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Enregistrement W7104247687 · doi:10.71781/6068

Les usages et les représentations sociales de l’apprentissage mobile chez des futurs enseignants brésiliens et québécois

2017· dissertation· fr· W7104247687 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Mobile internetMobile wirelessMobile technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’apprentissage mobile est vu comme un apprentissage qui se déroule dans des contextes multiples, qu’ils soient formels ou informels, à travers des interactions sociales et des contenus en utilisant des dispositifs électroniques et personnels (Crompton, 2013). Pour l’UNESCO (2012), il représente une des solutions pour contribuer à une formation des enseignants capable de répondre aux besoins éducatifs du XXIe siècle. De plus, en raison de la baisse du coût des appareils mobiles et grâce à l'amélioration des réseaux numériques, l’apprentissage mobile est devenu une réalité tangible (Johnson et al., 2011). C’est le cas au Brésil et au Canada, deux pays qui présentent de hautes statistiques liées aux abonnements à la large bande mobile et à la possession des technologies mobiles. Dans le contexte éducatif, la législation régissant la formation initiale des enseignants de ces deux pays met en évidence l’importance de l’usage des TIC de façon à soutenir l’apprentissage du futur enseignant, entrevoyant aussi son utilisation pour leur futur enseignement. En plus, les projets d’apprentissage mobile sont déjà une réalité dans les écoles de la province de Québec, Canada, et de l’état du Ceará, Brésil. Dans ce contexte, à partir des usages déclarés des technologies mobiles pour l’apprentissage et en prenant comme référence la théorie des représentations sociales (Moscovici, 1961), cette recherche vise à mieux connaitre les usages pédagogiques des technologies mobiles et les représentations sociales des futurs enseignants brésiliens et québécois sur l’apprentissage mobile. Pour mieux comprendre comment ce type d’apprentissage peut soutenir les futurs enseignants, il est primordial de connaitre quels sont les avantages et les défis perçus par ceux qui pratiquent l’apprentissage mobile. Leurs perceptions peuvent susciter des attitudes positives quant à l’usage pédagogique des appareils mobiles ou stimuler des attitudes négatives envers ces mêmes technologies. Une méthodologie d’approche mixte a été employée avec l’administration d’un questionnaire auprès de 189 étudiants brésiliens et de 149 québécois ainsi qu’un entretien semi-dirigé avec le total de 36 étudiants, 18 étudiants provenant de cours de baccalauréat en enseignement d’une université brésilienne et 18 étudiants de cours de baccalauréat en enseignement d’une université québécoise. Une analyse statistique descriptive a été effectuée à partir des données quantitatives et une analyse de contenu des données qualitatives collectées. Les résultats montrent que les futurs enseignants brésiliens et québécois sont très mobiles, c’est à dire, qu’ils sont très équipés avec des appareils mobiles et très connectés à Internet. Nous constatons que, pour ces deux groupes, l’apprentissage mobile est déjà une réalité dans leur vie étudiante puisqu’ils déclarent l’utiliser dans plusieurs activités à des fins d’apprentissage. Pour ce qui est de leurs représentations sociales sur l’apprentissage mobile comme étudiants, tant les brésiliens que les québécois le perçoivent comme un type d’apprentissage qui complète leurs études pendant leur formation initiale. Ils mettent en évidence également plusieurs avantages de l’apprentissage mobile : il augmente l’accès à des informations et ressources, facilite la réalisation de recherches, permet d’apprendre à tout moment et en tout endroit et dynamise la communication. Ils indiquent cependant que les appareils mobiles peuvent favoriser la distraction et ainsi nuire à leurs études. Quelques-uns suggèrent même des stratégies pour surmonter cet inconvénient. Les autres défis, comme les problèmes techniques, l’absence de contact humain et difficulté à faire une recherche fiable sont moins mentionnés par les étudiants. Nous constatons aussi que les futurs enseignants brésiliens et québécois ont des attitudes positives à l’égard de l’usage des technologies mobiles dans l’enseignement. La plupart a l’intention de les utiliser dans leur propre enseignement, puisqu’ils croient que ces appareils peuvent améliorer leur performance d’enseignants. Ils sont, toutefois, préoccupés par la distraction qu’elles peuvent occasionner à leurs élèves. Enfin, nous constatons qu’en dépit de quelques différences liées principalement aux divers contextes socioéconomiques des deux pays, les similarités sont évidentes. Les deux groupes d'étudiants sont déjà très mobiles et ouverts à apprendre et à enseigner en mobilité.

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)0,001
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
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0200,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · 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
Publié2017
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