L’authentification de la pratique déclarée par les élèves de l’activité physique faite à l’extérieur du cours d’éducation physique au collégial au moyen d’une application mobile
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, le troisième cours d’éducation physique du niveau collégial vise à intégrer la pratique de l’activité physique au mode de vie de l’élève qui doit adopter des comportements favorisant la santé. Un cours d’éducation physique au niveau collégial a une durée de 120 minutes par semaine pour un total de 30 heures par session. Cette durée n’est pas suffisante pour apporter des changements significatifs sur la santé des élèves. D’où la nécessité de pratiquer l’activité physique en dehors des heures de cours. C’est pourquoi les élèves doivent pratiquer une activité physique régulière et suffisante en gérant un programme personnel d’activités physiques. Pour cela, l’élève remplit un relevé papier en se basant sur ses connaissances sur la durée, la fréquence, l’intensité de l’activité physique et en répondant à des questions sur cette pratique. Il est difficile pour les enseignantes et les enseignants d’évaluer ce relevé demandé dans le devis ministériel visant à développer la compétence de l’autonomie. Les élèves peuvent écrire volontairement ou involontairement des données inexactes sur leur pratique de l’activité physique. Cela peut venir fausser les réponses aux questions d’autoanalyse de leur pratique de l’activité physique de même que l’évaluation du relevé périodique faite par l’enseignante ou l’enseignant. D’autre part, aucune recherche scientifique ne porte spécifiquement sur les technologies de l’information et de la communication en éducation physique au niveau collégial. Nous croyons que cela constitue un manque important d’informations dans le domaine. Par conséquent, il nous apparaît essentiel de chercher des solutions à ce problème de qualité des mesures prises par les élèves sur l’activité physique faite à l’extérieur du cours. La question de recherche que nous nous posons est : comment l’utilisation d’une application mobile authentifie-t-elle la pratique déclarée de l’activité physique faite par les élèves du Cégep Saint-Jean-sur-Richelieu à l’extérieur du troisième cours d’éducation physique dans le programme personnel d’activités physiques ? Pour répondre à cette question, nous avons élaboré un cadre de référence portant sur l’activité physique et ses paramètres, ainsi que sur les technologies de l’information et de la communication. Après avoir recensé dans la littérature scientifique les outils permettant d’augmenter la précision des mesures des activités physiques faites à l’extérieur du cours, la solution retenue est l’utilisation d’un outil technopédagogique, plus précisément, l’application mobile Runtastic. Notre recherche visait quatre objectifs : mettre à l’essai l’utilisation de l’application Runtastic dans deux groupes du même cours d’éducation physique, évaluer son effet sur la qualité des mesures des activités physiques et sur la qualité de l’autoanalyse de la pratique de l’activité physique faite par les élèves en analysant les réponses avec et sans la technologie et recueillir des données d’appréciation sur l’application mobile. Une recherche-expérimentation a été réalisée auprès de 44 élèves du Cégep Saint-Jean-sur-Richelieu âgés en moyenne de 19,7 ans ± 2,3. Le groupe expérimental était composé de 21 sujets qui ont utilisé l’application mobile Runtastic lors de leur pratique de l’activité physique faite de façon autonome et le groupe contrôle était composé de 23 sujets qui n’ont pas utilisé l’application. Nous voulions comparer les données sur les activités physiques prises avec et sans l’application mobile afin de connaître la validité de cet outil. Pour collecter les données, nous avons utilisé le relevé périodique déjà existant, ainsi que le questionnaire électronique. Puis, pour traiter et analyser les données, nous avons utilisé l’analyse statistique descriptive et l’analyse de contenu. Grâce aux résultats obtenus, nous pouvons confirmer que l’application mobile facilite l’authentification des données sur la pratique de l’activité physique déclarée et effective par les élèves à l’extérieur du cours en les rendant plus précises et plus cohérentes. De plus, les résultats ont montré que les sujets ont aimé utiliser cet outil technologique lors de leur pratique. Nous avons également constaté que l’application mobile favorise les apprentissages sur la pratique de l’activité physique. Dans le contexte où l’élève pratique l’activité physique à l’extérieur du cours d’éducation physique sans la présence de son enseignante ou de son enseignant, nous pouvons confirmer que l’application mobile est un outil intéressant pour aider l’élève à mesurer les paramètres de l’activité physique, à se fixer des objectifs d’entraînement et à remplir son relevé périodique. D’autre part, pour les enseignantes et les enseignants d’éducation physique au niveau collégial, nous croyons que l’application mobile peut aider dans l’évaluation du relevé périodique. Effectivement, les réponses retrouvées dans les relevés périodiques remplis avec l’application mobile sont plus précises, plus cohérentes et plus authentiques. Les résultats nous encouragent à utiliser l’application mobile dans le troisième cours d’éducation physique et plus encore, à ouvrir les portes à d’autres possibilités. Les retombées, les limites et les perspectives futures sont expliquées à la fin de la recherche.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,013 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».