Technologies de l'information et de la communication (TIC) et rendement académique en contexte universitaires béninois : cas des apprenants en droit de l'Université d'Abomey-Calavi
Notice bibliographique
Résumé
La présente recherche vise à mieux comprendre, dans le contexte universitaire béninois, s’il peut exister un lien qualitatif entre TIC et rendement académique afin de pouvoir mettre les TIC à contribution pour améliorer significativement les mauvais résultats des apprenants, notamment au premier cycle universitaire. Cette étude est tout particulièrement importante dans notre contexte où les TIC font de plus en plus leur apparition en pédagogie universitaire et où les étudiants recourent aux TIC dans leur pratique plus que les formateurs dans la leur. \nLe cadre de référence retenu pour la recherche est structuré autour des concepts de l’apprentissage assisté par les TIC, de motivation en éducation et de rendement académique.\nPour atteindre notre objectif de recherche, nous avons opté pour une démarche mixte : quantitative et qualitative. Il s’agit d’une étude descriptive/explicative. Nous avons mené une enquête par questionnaires auprès de 156 étudiants et 15 enseignants et fait des entrevues avec 11 étudiants et 6 enseignants. \nLes principaux résultats sont présentés sous forme d’articles respectivement en ce qui a trait à l’impact des TIC sur la motivation et la réussite, aux usages des TIC les plus fréquemment rencontrés chez les apprenants, et à la place des TIC dans la pratique pédagogique des enseignants de la faculté de droit de l’Université d’Abomey-Calavi. Plus précisément, il ressort des résultats que la majorité des participants ont une perception en général positive du potentiel motivationnel des TIC pour l’apprentissage. Cependant, sur une cote maximale de 7 (correspond très fortement), la perception des répondants relativement à l’impact positif de l’utilisation des TIC sur le rendement académique tourne autour d’une cote moyenne de 4 (correspond assez). D’où, une perception en général mitigée du lien entre l’apprentissage assisté par les TIC et la réussite. Le croisement des résultats des données quantitatives avec ceux de l’analyse qualitative induit, sur ce point, une perception positive prononcée des rapports entre TIC et rendement. Les résultats montrent également que les usages des TIC les plus fréquents chez ces apprenants sont le courriel (en tête), suivi de la recherche et du traitement de texte, avec une fréquence moyenne d’ « une fois par semaine ». Tous ces constats n’accréditent pas véritablement un usage académique des TIC. \nChez les enseignants, les résultats ont montré aussi qu’il n’y a pas encore de réelles applications des TIC en situation d’enseignement : ils font plutôt un usage personnel des TIC et pas encore véritablement pédagogique. \nLa conséquence logique de ces résultats est qu’il n’existe pas encore un lien qualitatif direct entre TIC et rendement académique en contexte universitaire béninois.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».