L’impact des technologies de l’information et de la communication (TIC) sur la réussite éducative des garçons à risque de milieux défavorisés
Notice bibliographique
Résumé
Le projet de recherche que avons entrepris porte\nsur l’impact des technologies de l’information et\nde la communication (TIC) sur la réussite\néducative des garçons à risque d’échec scolaire, provenant de milieux défavorisés. La réussite éducative des élèves à risque, et plus particulièrement des garçons, préoccupe depuis quelques années le MEQ. Il est d’ailleurs graduellement apparu dans la littérature\nscientifique en éducation que les garçons réussissaient moins bien à l’école que les filles, tant au Québec que dans la plupart des pays\nindustrialisés (MEQ, 2001).\n\nEn fonction du double défi que représentent la réussite scolaire des garçons à risque de milieux défavorisés et l’intégration pédagogique des TIC, l’objectif principal de notre recherche est de mieux comprendre l’impact de l’intégration des TIC sur la réussite éducative et la motivation scolaire des garçons à risque, en particulier ceux provenant de milieux défavorisés.\n\nLe devis méthodologique que nous avons utilisé est celui que Yin(2003) et Stake (1995) décrivent comme l'étude multi-cas. Cette méthode s’est avérée très pertinente pour la présente étude puisqu'elle a permis, entre autres, le choix de contextes particuliers d’intégration des TIC dans les salles de classes d’écoles primaires en milieu défavorisé.La comparaison multi-cas (Yin, 2003) a aussi été appropriée pour l'étude proposée, car elle peut faciliter la compréhension de la\ndynamique qui existe entre l’intégration des TIC et la réussite éducative des garçons à risque. Sur le plan de la collecte des données, nous avons réalisé une recherche de type « mixte » où ont été combinés des éléments de collecte de données de nature quantitative et qualitative.\n\nEn tout, nous avons observé au cours des deux années du projet de recherche, quelque 45 cas (classes du primaire) présentant différents\ncontextes d’intégration. C’est aussi un peu plus de 1000 élèves qui ont participé à l’étude. De plus, quelque 41 enseignants et 15 directeurs\nd’écoles, de même que d’autres acteurs scolaires (psycho-éducateurs,conseillers pédagogiques, parents, etc.) ont pris part à ce projet.Ces écoles ont été sélectionnées suite à un vaste appel de participation auprès des commissions scolaires, des directeurs d’écoles et des conseillers pédagogiques de la grande région montréalaise.\n\nDans chacune des classes, l’équipe de recherche a effectué des observations de classes vidéographiées (des enregistrements vidéo) du déroulement d’activités appelant l’utilisation de l’ordinateur. De plus, des entrevues individuelles ont été réalisées auprès des enseignants et des directeurs, en plus des entrevues, en grands et petits groupes,réalisées auprès des élèves. Enfin, des questionnaires ont été administrés aux élèves et aux enseignants des classes visitées. Ainsi, l’observation de classe vidéographiée, l’administration de questionnaires et les entrevues réalisées auprès des élèves et des enseignants ont été au coeur des méthodes de collecte de données de ce projet.En tout,quelque 7200 minutes d’observations ont été réalisées au cours des deux années du projet de recherche.\n\nNos résultats montrent clairement l’impact des technologies de l’information et de la communication (TIC) sur la réussite éducative et\nsur le développement de compétences des élèves, et plus particulièrement des garçons à risque de milieux défavorisés. Parmi les principaux\nrésultats issus des différentes méthodes de collecte de données,on note avant tout un impact marqué de l’usage des TIC sur la motivation des élèves. On remarque aussi un impact sur l’ensemble descompétences transversales, soit les compétences de l’ordre de la communication,les compétences méthodologiques, les compétences liées au développement intellectuel et les compétences d’ordre personnel et social.\n\nNos résultats montrent combien il est important de favoriser un usage pédagogique des TIC auprès des garçons à risque de milieux défavorisés.Les acteurs de l’éducation doivent profiter de l’engouement des jeunes pour les TIC pour favoriser leur réussite éducative, voire faire des TIC le Cheval de Troie de la réussite éducative en milieu défavorisé.
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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».