Conditions d'intégration pédagogique des ressources éducatives numériques dans l'enseignement du français au niveau secondaire en RD Congo
Bibliographic record
Abstract
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.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".