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Record W7045325958

Analyse des facteurs contributifs à l'acceptation des TIC par le nouveau personnel enseignant dans le cadre de son insertion professionnelle : cas des enseignantes et enseignants originaires d'Afrique francophone subsaharienne exerçant en Ontario

2024· other· fr· W7045325958 on OpenAlexaboutno aff

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Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIslamic Finance and Communication
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFrenchContext (archaeology)Institutional changeEthnography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche qualitative porte sur des pratiques pédagogiques du personnel enseignant issu de l'immigration exerçant au sein des écoles élémentaires et secondaires de langue française en Ontario. Précisément, nous nous intéressons aux facteurs d'acceptation des technologies de l'information et de la communication (TIC) pour les enseignantes et enseignants originaires d'Afrique francophone subsaharienne (OAFS) exerçant dans les écoles francophones de l'Ontario. Le contexte général dans lequel s'inscrit ce travail est celui d'un milieu scolaire aux prises avec de nombreuses transformations pour faire face aux innovations technologiques, aux nouvelles exigences du marché de l'emploi et aux nouvelles habitudes de consommation de produits numériques. Plus précisément, dans le milieu scolaire, de nombreux changements amènent le personnel enseignant à revoir les pratiques pédagogiques en lien avec l'exploitation pédagogique des TIC. C'est aussi un contexte de grandes mutations dans le paysage scolaire de langue française en Ontario au regard de l'accroissement du phénomène d'immigration francophone et de la place importante occupée par les enseignantes et enseignants originaires d'Afrique francophone subsaharienne dans les effectifs actuels. En même temps, la pénurie du personnel enseignant en Ontario a aussi poussé les membres de la communauté éducative à s'intéresser au type de formation reçue pour rejoindre la profession, les facultés d'éducation de l'Ontario ayant offert des formations accélérées pour obtenir un baccalauréat en éducation d'un an jusqu'en 2015 où celles-ci sont passées à deux ans. Le débat a de ce fait été lancé sur l'intégration du nouveau personnel enseignant, avec, en toile de fond, des recherches qui montraient les nombreux obstacles auxquels les membres de ce personnel font face dans leur processus d'insertion professionnelle, incluant la difficulté à exploiter les technologies dans leurs pratiques pédagogiques. Face à ces transformations et aux nouvelles réalités du milieu scolaire, les facteurs d'acceptation des TIC par les enseignantes et enseignants en processus d'insertion professionnelle méritent d'être examinés. Cette problématique générale, lorsque mise en rapport avec l'expérience antérieure du personnel enseignant qui forme la population cible pour cette étude, le contexte d'éducation en Afrique francophone subsaharienne au moment où ceux-ci suivaient leur scolarité, l'identité professionnelle qu'ils ont développée et leur culture éducative, pose un défi supplémentaire. En effet, il est important de se demander comment ces différentes dimensions viennent finalement affecter la pratique pédagogique du personnel enseignant en contexte scolaire ontarien. Plus précisément, comment affectent-elles l'enseignante ou l'enseignant qui chemine dans un parcours d'insertion professionnelle avec les exigences que cela comporte, tant au niveau des attentes de l'employeur, des attentes des élèves ou d'autres membres de la communauté scolaire? Favoriser une bonne insertion professionnelle implique que le personnel enseignant soit assez outillé pour réaliser ses tâches de planification d'enseignement, d'évaluation, de gestion de classe. Étant donné que la technologie occupe désormais une place prépondérante dans chacune de ces activités, la présente étude a pour but de mieux comprendre quels sont les facteurs d'acceptation des technologies utilisées en contexte pédagogique par ces enseignantes et enseignants. Pour atteindre ce but, nous avons examiné le processus d'insertion professionnelle du personnel enseignant avec les exigences qu'il comporte et les stratégies mobilisées pour réussir. Nous avons aussi examiné l'identité professionnelle des enseignantes et des enseignants, notamment la manière dont ceux-ci conjuguent les expériences antérieures et la profession d'enseignant qui pour la grande majorité est une deuxième carrière. Pour l'aspect spécifique du rapport à la technologie et des dimensions influençant son acceptation, le modèle UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology/ Théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation des technologies) a été utilisé, et c'est ce qui a servi de base à la construction de nos instruments de collecte des données. Représentant le modèle le plus adéquat pour évaluer les dimensions de l'acceptation des technologies dans le cadre de cette étude, l'UTAUT allie les dimensions intrinsèques et extrinsèques à l'enseignante ou l'enseignant. Concernant les dimensions intrinsèques, nous avons notamment les caractéristiques de l'utilisateur et la motivation hédonique. Les dimensions extrinsèques englobent quant à elles les caractéristiques organisationnelles, les conditions facilitatrices, l'influence sociale. Trois types de données ont constitué le corpus à analyser pour cette recherche: d'abord les données issues de la littérature scientifique et couvrant les thèmes de l'insertion professionnelle, de l'acceptation des technologies et de leur intégration à l'enseignement, de la culture éducative, de l'identité professionnelle. Ensuite, les retranscriptions d'entrevues menées auprès de 15 enseignantes et enseignants en processus d'insertion professionnelle ont constitué un autre type de donnée et, finalement, les retranscriptions d'un groupe de discussion mené avec cinq enseignantes et enseignants ayant participé aux entrevues individuelles. Pour l'analyse des données, nous avons eu recours à une méthode d'analyse thématique, étant donné qu'elle permettait de dégager des unités de sens afin de mieux examiner ce qu'il y avait de fondamental dans les propos recueillis ainsi que les sujets dont les participantes et participants traitaient dans leurs propos. Cela nous a permis de comprendre non seulement les dimensions d'acceptation proposées dans le modèle UTAUT, mais de faire ressortir des dimensions d'acceptation hors de ce modèle, qui n'avaient pas été anticipées au départ. Les résultats obtenus montrent que certaines dimensions d'acceptation des technologies influencent plus fortement les membres du personnel enseignant que d'autres, mais surtout que la transition à l'enseignement en ligne dans le contexte de pandémie liée au coronavirus a été un facteur non négligeable dans l'acceptation des technologies et la transformation des pratiques pédagogiques de ceux-ci. Ceux-ci se sont trouvés obligés de s'adapter pour assurer la continuité de l'enseignement, se fixant parfois des programmes rigoureux de perfectionnement professionnel afin d'être mieux à l'aise avec les technologies exploitées. Ces résultats constituent de nouvelles pistes de réflexion pour encourager les facultés d'éducation et les conseils scolaires à revoir leurs politiques d'accompagnement vis-à-vis des étudiantes et étudiants à la faculté d'éducation, des enseignantes et enseignants nouvellement embauché(e)s, en tenant compte de leurs divers profils d'apprentissage. Nous ne saurions prétendre à l'exhaustivité dans l'examen des différentes dimensions qui influencent l'acceptation des TIC chez les membres du personnel enseignant issu de l'immigration. Cependant, cette recherche permet de saisir de façon plus profonde les logiques sous-jacentes à l'acceptation des TIC et de comprendre non seulement les stratégies mobilisées par ceux-ci pour s'adapter à un contexte de changement rapide, mais aussi d'envisager certains éléments sur lesquels les acteurs intervenant dans la formation et l'encadrement du personnel enseignant devraient miser.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.275
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.023
GPT teacher head0.267
Teacher spread0.244 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
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