La relation entre les conceptions de l'enseignement et de l'apprentissage d'enseignants au primaire et leur acceptation des TIC
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche vise à étudier l’interrelation entre l’acceptation des technologies de l'information et de la communication (TIC) et les conceptions de l’enseignement et de l’apprentissage d’enseignants du primaire au Québec. En s’appuyant sur les modèles d’intervention éducative (Lenoir, 1991) comme cadre d’analyse des conceptions de l’enseignement et de l’apprentissage et sur le technology acceptance model (Davis, 1986) comme cadre d’analyse de l’acceptation des TIC, cette recherche développe un modèle conceptuel dans l’objectif d’explorer la relation entre les pratiques des enseignants liées à l’intégration des TIC et leur conceptions de l’enseignement et de l’apprentissage. Le modèle prend également en considération d’autres variables tel que l’âge, l’expérience d’enseignement et la formation initiale et continue, identifiées par la documentation scientifique sur le sujet comme associées à l’intégration des TIC en éducation. Pour tester le modèle nous procédons par enquête postale auprès d’un échantillon de convenance de 137 enseignants du primaire au Québec. Les données recueillies ont été traitées selon la nature des variables qui les déterminent (analyse des variances, test de Chi-Deux et analyse des corrélations). Les résultats de notre recherche mettent en évidence que les enseignants, sujets de l’étude, n’acceptent pas assez les TIC au point d’en faire «un usage habituel et suffisamment régulier » (Depover et Strebelle, 1996, p. 35). En plus, ces enseignants ne tirent pas plein profit des TIC vu qu’ils n’exploitent que certaines technologies (logiciels courants). D’autres TIC (environnements de communication et logiciels de création et de gestion de sites ou de pages Web) sont rarement utilisées en classe par les répondants et, encore plus rarement, par leurs élèves. Les résultats de notre recherche soulignent l’existence d’une relation significative entre l’acceptation des TIC et les conceptions de l’enseignement et de l’apprentissage des enseignants. L’acceptation des TIC semble également fonction de la perception des enseignants de l’utilité et de la facilité d’utilisation des TIC. Les variables de contexte qui influencent le plus significativement l’acceptation des TIC sont l’âge de l’enseignant, son expérience d’enseignement, le nombre de postes disponibles en salle de classe ainsi que le fait d’avoir suivi des activités de formation initiale ou continue sur l’utilisation pédagogique des TIC et sur l’utilisation de certains types de logiciels.
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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».