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Enregistrement W7045325958

Analyse des facteurs contributifs à l'acceptation des TIC par le nouveau personnel enseignant dans le cadre de son insertion professionnelle : cas des enseignantes et enseignants originaires d'Afrique francophone subsaharienne exerçant en Ontario

2024· other· fr· W7045325958 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchContext (archaeology)Institutional changeEthnography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche qualitative porte sur des pratiques pédagogiques du personnel enseignant issu de l'immigration exerçant au sein des écoles élémentaires et secondaires de langue française en Ontario. Précisément, nous nous intéressons aux facteurs d'acceptation des technologies de l'information et de la communication (TIC) pour les enseignantes et enseignants originaires d'Afrique francophone subsaharienne (OAFS) exerçant dans les écoles francophones de l'Ontario. Le contexte général dans lequel s'inscrit ce travail est celui d'un milieu scolaire aux prises avec de nombreuses transformations pour faire face aux innovations technologiques, aux nouvelles exigences du marché de l'emploi et aux nouvelles habitudes de consommation de produits numériques. Plus précisément, dans le milieu scolaire, de nombreux changements amènent le personnel enseignant à revoir les pratiques pédagogiques en lien avec l'exploitation pédagogique des TIC. C'est aussi un contexte de grandes mutations dans le paysage scolaire de langue française en Ontario au regard de l'accroissement du phénomène d'immigration francophone et de la place importante occupée par les enseignantes et enseignants originaires d'Afrique francophone subsaharienne dans les effectifs actuels. En même temps, la pénurie du personnel enseignant en Ontario a aussi poussé les membres de la communauté éducative à s'intéresser au type de formation reçue pour rejoindre la profession, les facultés d'éducation de l'Ontario ayant offert des formations accélérées pour obtenir un baccalauréat en éducation d'un an jusqu'en 2015 où celles-ci sont passées à deux ans. Le débat a de ce fait été lancé sur l'intégration du nouveau personnel enseignant, avec, en toile de fond, des recherches qui montraient les nombreux obstacles auxquels les membres de ce personnel font face dans leur processus d'insertion professionnelle, incluant la difficulté à exploiter les technologies dans leurs pratiques pédagogiques. Face à ces transformations et aux nouvelles réalités du milieu scolaire, les facteurs d'acceptation des TIC par les enseignantes et enseignants en processus d'insertion professionnelle méritent d'être examinés. Cette problématique générale, lorsque mise en rapport avec l'expérience antérieure du personnel enseignant qui forme la population cible pour cette étude, le contexte d'éducation en Afrique francophone subsaharienne au moment où ceux-ci suivaient leur scolarité, l'identité professionnelle qu'ils ont développée et leur culture éducative, pose un défi supplémentaire. En effet, il est important de se demander comment ces différentes dimensions viennent finalement affecter la pratique pédagogique du personnel enseignant en contexte scolaire ontarien. Plus précisément, comment affectent-elles l'enseignante ou l'enseignant qui chemine dans un parcours d'insertion professionnelle avec les exigences que cela comporte, tant au niveau des attentes de l'employeur, des attentes des élèves ou d'autres membres de la communauté scolaire? Favoriser une bonne insertion professionnelle implique que le personnel enseignant soit assez outillé pour réaliser ses tâches de planification d'enseignement, d'évaluation, de gestion de classe. Étant donné que la technologie occupe désormais une place prépondérante dans chacune de ces activités, la présente étude a pour but de mieux comprendre quels sont les facteurs d'acceptation des technologies utilisées en contexte pédagogique par ces enseignantes et enseignants. Pour atteindre ce but, nous avons examiné le processus d'insertion professionnelle du personnel enseignant avec les exigences qu'il comporte et les stratégies mobilisées pour réussir. Nous avons aussi examiné l'identité professionnelle des enseignantes et des enseignants, notamment la manière dont ceux-ci conjuguent les expériences antérieures et la profession d'enseignant qui pour la grande majorité est une deuxième carrière. Pour l'aspect spécifique du rapport à la technologie et des dimensions influençant son acceptation, le modèle UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology/ Théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation des technologies) a été utilisé, et c'est ce qui a servi de base à la construction de nos instruments de collecte des données. Représentant le modèle le plus adéquat pour évaluer les dimensions de l'acceptation des technologies dans le cadre de cette étude, l'UTAUT allie les dimensions intrinsèques et extrinsèques à l'enseignante ou l'enseignant. Concernant les dimensions intrinsèques, nous avons notamment les caractéristiques de l'utilisateur et la motivation hédonique. Les dimensions extrinsèques englobent quant à elles les caractéristiques organisationnelles, les conditions facilitatrices, l'influence sociale. Trois types de données ont constitué le corpus à analyser pour cette recherche: d'abord les données issues de la littérature scientifique et couvrant les thèmes de l'insertion professionnelle, de l'acceptation des technologies et de leur intégration à l'enseignement, de la culture éducative, de l'identité professionnelle. Ensuite, les retranscriptions d'entrevues menées auprès de 15 enseignantes et enseignants en processus d'insertion professionnelle ont constitué un autre type de donnée et, finalement, les retranscriptions d'un groupe de discussion mené avec cinq enseignantes et enseignants ayant participé aux entrevues individuelles. Pour l'analyse des données, nous avons eu recours à une méthode d'analyse thématique, étant donné qu'elle permettait de dégager des unités de sens afin de mieux examiner ce qu'il y avait de fondamental dans les propos recueillis ainsi que les sujets dont les participantes et participants traitaient dans leurs propos. Cela nous a permis de comprendre non seulement les dimensions d'acceptation proposées dans le modèle UTAUT, mais de faire ressortir des dimensions d'acceptation hors de ce modèle, qui n'avaient pas été anticipées au départ. Les résultats obtenus montrent que certaines dimensions d'acceptation des technologies influencent plus fortement les membres du personnel enseignant que d'autres, mais surtout que la transition à l'enseignement en ligne dans le contexte de pandémie liée au coronavirus a été un facteur non négligeable dans l'acceptation des technologies et la transformation des pratiques pédagogiques de ceux-ci. Ceux-ci se sont trouvés obligés de s'adapter pour assurer la continuité de l'enseignement, se fixant parfois des programmes rigoureux de perfectionnement professionnel afin d'être mieux à l'aise avec les technologies exploitées. Ces résultats constituent de nouvelles pistes de réflexion pour encourager les facultés d'éducation et les conseils scolaires à revoir leurs politiques d'accompagnement vis-à-vis des étudiantes et étudiants à la faculté d'éducation, des enseignantes et enseignants nouvellement embauché(e)s, en tenant compte de leurs divers profils d'apprentissage. Nous ne saurions prétendre à l'exhaustivité dans l'examen des différentes dimensions qui influencent l'acceptation des TIC chez les membres du personnel enseignant issu de l'immigration. Cependant, cette recherche permet de saisir de façon plus profonde les logiques sous-jacentes à l'acceptation des TIC et de comprendre non seulement les stratégies mobilisées par ceux-ci pour s'adapter à un contexte de changement rapide, mais aussi d'envisager certains éléments sur lesquels les acteurs intervenant dans la formation et l'encadrement du personnel enseignant devraient miser.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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