Conditions d'intégration pédagogique des ressources éducatives numériques dans l'enseignement du français au niveau secondaire en RD Congo
Notice bibliographique
Résumé
Les technologies de l’information et de la communication (TIC) peuvent favoriser un meilleur accès à la formation, soutenir l’apprentissage, accompagner le développement professionnel des enseignants, améliorer la qualité et la pertinence de l’éducation, renforcer l’inclusion, ainsi qu’optimiser l’enseignement (UNESCO, 2019). De manière convergente, de nombreuses recherches (AFD et al., 2015; Darling-Hammond et al., 2009; EEF, 2019; Fagadé et al., 2024; Guskey, 2002; Schrum, 2007; Tire et Mlitwa, 2007; UNESCO, 2022) montrent que des usages féconds de la technologie favorisent les progrès des apprenants, tant à court qu’à long terme. La présente étude s’inscrit dans cette dynamique en examinant les conditions d’intégration pédagogique des Ressources Éducatives Numériques (REN) dans l’enseignement du français au niveau secondaire en République Démocratique du Congo (RDC). Elle adopte une démarche qualitative (Creswell, 2007; Savoie-Zajc, 2018; Denzin et Lincoln, 2018), articulée à une perspective interprétative (Fortin et Gagnon, 2016; Ricœur, 2003) et une approche auto-analytique (Miller, 2019). Des entretiens semi-dirigés ont été menés auprès de neuf enseignants et trois cadres scolaires issus d’établissements à niveaux socio- économiques contrastés, afin de saisir la diversité des pratiques et expériences. Le cadre théorique mobilise le modèle TPACK (Mishra et Koehler, 2006), enrichi par la théorie des barrières (Ertmer, 1999) et l’auto-efficacité (Bandura, 1997). Les résultats sur la didactique du français mettent en évidence l’émergence de formes initiales d’intégration pédagogique des REN - consultation de cours de français en ligne, usage de lexiques numériques et la recherche d’informations via Google - qui témoignent d’une ouverture croissante au numérique, sans constituer encore des pratiques stabilisées. Par ailleurs, ces usages demeurent fragilisés par des contraintes matérielles, organisationnelles et professionnelles qui en freinent la consolidation dans les pratiques réelles d’enseignement en classe. L’analyse montre que les conditions externes entravent largement l’intégration pédagogique des REN (71,43 %), tandis que les obstacles internes représentent 28,57 %. Pour dépasser ces contraintes, les enseignants recourent à des stratégies d’adaptation individuelles et collectives. Quatre recommandations découlent de l’étude : 1) renforcer les infrastructures scolaires, 2) développer des dispositifs de formation continue contextualisés pour les enseignants de français, 3) aider les élèves à bien utiliser Internet et à savoir trier ce qui est vrai, utile et fiable et 4) favoriser des espaces de collaboration interdisciplinaire pour la mutualisation des ressources, des expériences et des pratiques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».