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Record W6983163307

Les présences du modèle Community of Inquiry en tant que facteurs explicatifs de la persévérance dans les cours en ligne en enseignement supérieur

2024· dissertation· fr· W6983163307 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicWheat and Barley Genetics and Pathology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationContext (archaeology)Occupational trainingResearch methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le nombre de cours en ligne offerts aux études supérieures s’est rapidement accéléré au courant des dernières décennies, et il semble que cette tendance veuille se maintenir. Cependant, en dépit de la forte demande au regard de la formation en ligne (FEL) et des avantages qu’elle offre, les taux d’abandon sont généralement mentionnés comme étant l’un des principaux écueils de cette modalité de formation. Il est donc essentiel d’identifier les facteurs qui influencent la persévérance dans ce contexte, notamment pour développer des stratégies efficaces pour soutenir celle-ci. L’examen des interactions entre la population étudiante et le corps enseignant est une voie intéressante pour étudier la persévérance à la FEL puisque l’interaction est associée à l’un des problèmes couramment soulevés avec cette modalité de formation, c’est-à-dire l’isolement induit par la distance. Afin de circonscrire ces interactions, le cadre proposé par le modèle Community of Inquiry (CoI) et les différents types de présence (présence sociale [PS], cognitive [PC] et enseignante [PE]) qu’il renferme est sélectionné puisque ces trois présences correspondent en partie aux trois principaux types d’interaction à la FEL, c’est-à-dire que la PS réfère aux interactions entre les étudiantes et étudiants, la PC avec le contenu et la PE avec l’enseignante ou l’enseignant. À partir de notre question générale, La perception de certaines présences favorise t-elle la persévérance de la population étudiante à la FEL en enseignement supérieur? et des éléments de notre cadre de référence, trois objectifs spécifiques sont définis : 1) Évaluer l’effet de la perception des présences, telles que définies dans le modèle CoI, sur l’intention de persévérer chez les étudiantes et étudiants; 2) Analyser l’effet de la perception des présences, telles que définies dans le modèle CoI, sur l’intention de persévérer chez les étudiantes et étudiants, lorsque celui-ci est médié par la satisfaction à l’égard de la formation; 3) Analyser, selon certaines caractéristiques du profil des étudiantes et étudiants (sous-groupes), l’effet de la perception des présences, telles que définies dans le modèle CoI, sur l’intention de persévérer lorsque celui-ci est médié par la satisfaction à l’égard de la formation. Pour atteindre ces objectifs, la modélisation par équations structurelles est retenue et des analyses, par la méthode des moindres carrés partiels, sont effectuées sur un échantillon composé de 762 étudiantes et étudiants inscrits à au moins un cours en ligne dans deux universités québécoises. En plus des questions relatives au profil des répondants, les présences du CoI (et les dix sous-dimensions) sont mesurées par une version française du questionnaire CoI qui comporte 34 énoncés. L’échelle de la satisfaction est composée de douze énoncés qui mesurent quatre aspects (l’enseignant, la technologie, la structure du cours et la satisfaction générale) de la satisfaction de la population étudiante à la FEL. Enfin, la persévérance est mesurée par quatre énoncés qui correspondent à l’intention de terminer le cours en ligne suivi. Les trois articles produits abordent chacun l’un des objectifs spécifiques de la thèse. Le premier article évalue l’effet prédictif des présences du modèle CoI sur la persévérance de la population étudiante dans les cours en ligne en enseignement supérieur. Un premier modèle théorique examine les effets des trois présences du CoI sur l’intention de persévérer. En ce qui concerne le deuxième modèle, celui-ci examine l’effet de chacune des dix sous-dimensions du CoI sur l’intention de persévérer. Les résultats montrent un effet significatif sur l’intention de persévérer de la PE, ainsi que trois sous-dimensions : la conception et l’organisation pédagogique, la résolution du problème et la communication ouverte. Le deuxième article évalue, les effets des trois présences du modèle CoI, ainsi que leurs sous-dimensions, sur la satisfaction et la persévérance des étudiants. Les résultats indiquent que deux de ces présences, soit la PE et la PC, exercent un effet direct et positif sur la satisfaction des étudiants, que la PS a un effet indirect sur celle-ci, et que sept des dix sous-dimensions du CoI la prédisent significativement (principalement celles qui constituent la PE et la PC). Les résultats révèlent également que la PE et la PC ont un effet indirect et positif sur l’intention de persévérer lorsque la satisfaction des étudiants agit comme variable médiatrice dans cette relation. Au final, parmi les trois présences du CoI, la PE est celle qui est la plus importante pour prédire la satisfaction des étudiantes et des étudiants, ainsi que la persévérance. De plus, la PC est également à considérer pour soutenir la persévérance à la FEL, notamment par son effet sur la satisfaction. Du côté de la PS, celle-ci a davantage un rôle de soutien, notamment par la médiation de la relation entre la PE et la PC. De son côté, le troisième article évalue l’effet modérateur du sexe, de l’âge et de l’expérience dans les cours en ligne sur les relations entre les présences, la satisfaction et la persévérance. Aucune de ces caractéristiques ne modère la relation entre la PS ou la PC avec la satisfaction et la persévérance. Cependant, les résultats révèlent que certaines de ces caractéristiques modèrent la relation entre PE, la satisfaction et la persévérance à la FEL. Les résultats démontrent ainsi que les caractéristiques des individus peuvent contribuer à expliquer une partie de la satisfaction et/ou de la persévérance en FEL et qu’il est important de considérer l’hétérogénéité entre les étudiantes et les étudiants lorsque l’on désire évaluer les relations entre ces variables. En somme, cette thèse comportant trois articles génère principalement quatre contributions : bonifier la compréhension des facteurs qui expliquent la persévérance à la FEL, confirmer la relation théorique entre les trois présences du CoI, examiner la qualité des échelles de mesure utilisées dans un contexte francophone, et apporter de nouveaux éléments théoriques à la recherche qui s’intéresse à la FEL. Cependant, bien que cette thèse contribue significativement à l’avancement des connaissances, certaines limites sont soulevées. Notamment, les modèles évalués dans cette thèse sont fragmentaires et ne permettent pas de dresser un portrait complet des facteurs qui favorisent la persévérance. Il serait donc important de complexifier ces modèles pour mieux comprendre les interrelations entre différents facteurs, et ainsi avoir un portait plus complet de la situation observée. Pour conclure cette thèse, nous la positionnons au regard de la thématique particulière du doctorat en éducation de l’Université de Sherbrooke, c’est-à-dire l'interrelation entre la recherche, la formation et la pratique. Le lien entre la recherche et la pratique est mis en évidence par l’objet de recherche qui vise à résoudre, ou du moins nous éclairer davantage sur comment agir envers cette problématique. D’un autre côté, le contenu de cette thèse peut être réinvesti dans des activités de formation. Une réflexion critique sur les éléments théoriques et pratiques discutés dans cette recherche a le potentiel de permettre au corps enseignant actuel et futur de développer des savoirs professionnels, des postures et des pratiques en adéquation avec des savoirs éprouvés et reconnus.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.067

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.039
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0040.013
Scholarly communication0.0100.013
Open science0.0020.006
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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