Le processus d’adoption d’une innovation pédagogique avec les TIC par les enseignants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Avec la place prépondérante qu’occupent les technologies de l’information et de la communication (TIC) en éducation, nous avons cherché lors de cette étude à comprendre le processus d’adoption d’une innovation pédagogique avec les TIC. Plus précisément, c’est avec un environnement numérique d’apprentissage (ENA) que le contexte d’innovation a été mis en place. Pour ce faire, un ENA a été déployé pour l’ensemble des enseignants et des élèves du secondaire d’une commission scolaire de la région de Montréal. Au préalable, les enseignants n’avaient pas accès à un ENA et la plupart n’avaient jamais été en contact, autant comme enseignant ou en tant qu’apprenant, à un ENA. Nous pouvions par conséquent considérer la situation comme étant innovante. C’est donc dans ce contexte d’innovation pédagogique avec les TIC que nous avons réalisé cette recherche. L’objectif général de la recherche avait pour but de mettre en place un prototype d’ENA afin d’identifier les facteurs qui favorisent l’adoption de l’innovation par les enseignants du secondaire puis de voir quelles sont les perceptions de l’ENA lors d’un design de fonctionnalités pédagogiques et dans quelle mesure les enseignants ont perçu les affordances. Également, cela a permis d’élaborer des principes de design pour que les enseignants puissent mieux exploiter les TIC avec l’ENA. Pour réaliser cette recherche, nous avons utilisé l’approche méthodologique Design-Based Research. Ainsi, nous avons effectué trois itérations qui comprennent chacune un cycle caractérisé par le design d’un prototype, son implémentation, sa mise à l’essai dans un contexte réel et son évaluation. L’objectif de la première itération était d’abord exploratoire. Celle-ci visait l’implémentation et l’expérimentation de l’ENA en prévision d’une diffusion large. Une entrevue de groupe et un journal de bord ont permis de documenter cette itération. Les résultats obtenus ont montré que l’ENA était pertinent pour les enseignants. Cependant, nous avons relevé qu’un ensemble d’adaptations et de modifications avaient été nécessaires avant de procéder à la diffusion large de la plateforme. Ces interventions visaient à s’assurer que l’ENA réponde le mieux possible au contexte et à la réalité des enseignants. Lors de la deuxième itération, nous avions pour objectif d’identifier avec le Technology Acceptance Model (TAM) de Davis, Bagozzi et Warshaw (1989) les facteurs qui favorisent l’adoption de l’ENA. Les résultats de cette phase nous ont montré que, d’une part, nos données s’ajustent bien avec le modèle TAM et que, d’autre part, la dimension de l’utilité est un bon prédicteur pour l’adoption de l’ENA. Pour la troisième itération, nous avons réalisé avec neuf enseignants, répartis sur deux sites, un design participatif de fonctionnalités pédagogiques. Cette démarche avait pour objectif d’analyser les perceptions des enseignants relatives à l’ENA. Cette itération a été évaluée par des entrevues semi-dirigées. L’analyse des résultats nous a permis de confirmer l’utilité de l’ENA, notamment en matière de réinvestissement des activités réalisées. Également, les enseignants ont mentionné l’importance de la formation et de l’accompagnement dans la démarche de design de fonctionnalités pédagogiques. Cette itération visait aussi à voir dans quelle mesure les affordances des TIC dans l’ENA ont été perçues. Cette démarche d’intervention consistait également à placer les enseignants en situation de perception d’affordances. Cela ne nous a cependant pas permis d’articuler une relation directe entre le design de fonctionnalités pédagogiques et sa mise en œuvre en contexte réel avec la perception explicite des affordances de l’ENA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle