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Enregistrement W7104285562 · doi:10.71781/5541

Quelles pensée critique et métalittératie des futur·es enseignant·es à l’heure des fausses nouvelles sur le Web social ? Une étude de cas collective en francophonie

2020· dissertation· fr· W7104285562 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)FrenchSocial lifeOstracism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude de cas collective porte sur la pensée critique et les littératies (informationnelle, numérique, médiatique, etc.), appréhendées avec le concept de métalittératie, chez des étudiant·es qui débutent des études supérieures et se destinent à la profession d’enseignant·e au secondaire, en histoire. L’objectif est de brosser un portrait de la pensée critique et de la métalittératie de ces futur·es enseignant·es de la francophonie à l’heure du Web social. La recherche s’inscrit dans un contexte de multiplication des infox (fausses nouvelles ou fake news) et théories du complot aux impacts sociopolitiques et sanitaires avérés en contexte électoral ou de pandémie. Nous nous sommes intéressé aux étudiant·es de Wallonie (Belgique), de France et du Québec (Canada), particulièrement en raison de l’approche adoptée, dans chacune de ces nations, pour former les futur·es enseignant·es (formation professionnalisante vs formation disciplinaire). Pour mener à bien ce travail, plusieurs objectifs spécifiques ont été convoqués. Il s’agissait de : i) analyser la qualité métrique de versions francophones de tests de mesure de la pensée critique, sur le plan des habiletés et des dispositions, ainsi que de l’autoefficacité en métalittératie ; ii) décrire le score des enseignant·es en formation initiale en matière de pensée critique, notamment en regard de facteurs environnementaux (type de formation, pays d’études, emploi) et personnels (autoefficacité en pensée critique et en métalittératie, croyance en la probabilité de devenir enseignant·e) ; iii) discerner les stratégies en métalittératie et en pensée critique de futur·es enseignant·es en Wallonie en France et au Québec, lorsqu’ils évoluent sur un média social (ici, Facebook) utilisé en tant qu’environnement personnel d’apprentissage (EPA) numérique, en regard du type de formation et de certains facteurs environnementaux (perception de l’environnement scolaire et numérique) et personnels (autoefficacité). Un dernier objectif spécifique, transversal aux trois premiers, consistait à (iv) mettre en dialogue des facteurs socioculturels et prendre en considération le parcours scolaire dans les perceptions et pratiques reliées à la métalittératie et à la pensée critique à l’heure du Web social. La thèse suit une présentation par articles ; chacun est lié à l’un des trois premiers objectifs spécifiques, le quatrième étant donc abordé de façon transversale. Opérée dans cinq établissements (deux en Wallonie, un en France et deux au Québec), cette recherche se fonde sur une méthodologie de type mixte en deux phases. La phase quantitative a permis la passation de trois tests auprès de 245 futur·es enseignant·es (N = 245). Dans la seconde phase, de nature qualitative, 32 étudiant·es (n = 32, sélectionné·es parmi les 245 participant·es) ont participé à des entrevues, notamment pour décrire plus abondamment les stratégies connues pour évaluer de l’information. Nous avons aussi observé les pratiques et stratégies mobilisées par neuf d’entre eux·elles (n = 9) pour évaluer des documentaires et en discuter sur un média social. Le premier article illustre la complexité de mesurer la pensée critique, mais témoigne de la solidité psychométrique de la version francisée du Halpern Critical Thinking Assessment, un test permettant d’établir un score d’habiletés de pensée critique. Par ailleurs, nous faisons l’hypothèse que l’autoefficacité en pensée critique, prédicteur significatif des habiletés, devrait être considérée comme une disposition à la pensée critique. Nous avons aussi développé un instrument mesurant l’autoefficacité pour évaluer l’information selon le concept de métalittératie. Dans un deuxième article, nous avons tenté de définir les meilleurs prédicteurs au score d’habiletés en pensée critique. Un modèle linéaire (incluant pays d’étude, type de formation, emploi salarié, ainsi qu’autoefficacité en pensée critique et en métalittératie) est significatif, mais la capacité prédictive est limitée. Cependant, il apparaît du troisième article que les pratiques et stratégies observées en contexte réel ne permettent d’observer que des différences minimes : les étudiant·es en formation professionnalisante mobiliseraient davantage des stratégies métacognitives et autocritiques quand leurs homologues en formation disciplinaire mobiliseraient plutôt des stratégies critériées. La recherche fait ressortir le rôle potentiellement favorable du rapport à l’emploi actuel et futur d’enseignant·e dans la définition d’habiletés et de dispositions en pensée critique, associées à des stratégies particulières pour aborder l’information. Les résultats appuient le renforcement de l’intégration de la formation initiale des enseignant·es dans la pratique éducative et suggèrent de soutenir le projet de carrière pour développer des compétences de pensée critique. Les forces et limites de la recherche sont discutées et plusieurs recommandations sont émises à l’intention de la recherche et du système éducatif, au niveau des politiques éducatives et pratiques scolaires.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0140,029
Communication savante0,0180,013
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
Routes d'admission1
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