L’apprentissage autorégulé des étudiants universitaires à l’aide des technologies numériques

Quelles technologies les étudiants universitaires utilisent-ils pour autoréguler leur apprentissage?

Comme le montre la Fig. 1, on peut affirmer que les étudiants utilisent les technologies numériques en SRL, mais leur utilisation est limitée.

De toutes les technologies, seules trois d’entre elles ont atteint un niveau d’utilisation moyen (2,5 ≤ M ≥ 3,5). Il s’agissait d’outils de recherche d’informations sur Internet tels que des moteurs de recherche ou des bases de données (M= 3.43 SD =.84), des outils de communication tels que WhatsApp ou Google Talk (M= 3.39 SD =.87) et des outils de production et de stockage en nuage 2.0 tels que les wikis ou Google+ (M= 2.61 SD =.75). Cependant, ceux-ci n’ont pas le même degré de pénétration dans la routine d’étude des étudiants. Plus de 60% des étudiants utilisent les deux premiers dans une certaine mesure, bien que dans la plupart des cas, il ne s’agit que d’une utilisation occasionnelle (42,8%, 50,4%). Moins de 40% utilisent des outils de production et de stockage dans le cloud avec une certaine fréquence. Nos résultats coïncident avec ceux d’autres chercheurs (Gallardo et al., 2015; Kennedy et coll., 2008; Margaryan et coll., 2011). Les outils de recherche sur le Web et la messagerie instantanée sont parmi les technologies les plus fréquemment utilisées pour les situations d’apprentissage informelles ou la vie universitaire.

En ce qui concerne toutes les autres technologies numériques, le degré d’utilisation de celles-ci est faible ou très faible (M ≤ 2,5). Parmi les moins utilisés figurent les marqueurs sociaux et les flux RSS (Really Simple Syndication) (M= 1.36 SD =.69). Soixante-dix pour cent des étudiants ne les ont jamais utilisés. Les ressources multimédias (podcasts et vidéos), les outils de gestion (création de cartes conceptuelles et gestion de la littérature ou vérification du plagiat) ou les référentiels (vidéos, images, podcasts, présentations ou objets d’apprentissage) ne sont pas non plus utilisés pour le support SRL. Il en va de même pour les outils d’évaluation, les réseaux sociaux, les applications professionnelles et les organisateurs personnels.

Conformément aux études précédentes, nos résultats montrent que les étudiants universitaires ne sont pas enclins à utiliser les technologies lors de la régulation de leur propre processus d’apprentissage, même lorsqu’ils sont des utilisateurs réguliers des technologies numériques pour des activités sociales, personnelles et de loisirs, entre autres. Cela s’explique en partie par leur vision limitée que les technologies ont de l’apprentissage. Bien que les élèves sachent utiliser les technologies, ils manquent de moyens de les utiliser efficacement pour soutenir leur propre processus d’apprentissage (Littlejohn et al., 2010).

Lorsque l’on se concentre sur les réseaux sociaux, ceux-ci ont un faible niveau d’utilisation. Selon Gosper et al. (2013), les étudiants utilisent fréquemment cette technologie dans la vie quotidienne. Cependant, ils ne sont pas disposés à l’utiliser pour l’apprentissage car il n’est pas perçu comme un outil à fort potentiel éducatif. Le courrier électronique est perçu comme plus efficace lors de la résolution de problèmes académiques (Vrocharidou&Efthymiou, 2012); par conséquent, il est utilisé plus souvent (Dahlstrom et al., 2013). Les applications sociales, telles que Facebook, sont reléguées presque exclusivement à des fins non académiques (Swanson& Walker, 2015).

Pour que les étudiants adoptent davantage les technologies numériques qui favorisent leur propre apprentissage, ils ont besoin d’informations sur la façon de les utiliser, même lorsque leur degré de compétence numérique est élevé (Deepwell &Malik, 2008). Comme indiqué par Lai et coll. (2012), le soutien, les conseils et la motivation des enseignants deviennent cruciaux.

Quelles stratégies SRL les étudiants universitaires développent-ils en utilisant les technologies?

Chacun des facteurs résultants est décrit ici, en se concentrant sur la mesure dans laquelle les étudiants utilisent les différentes stratégies SRL.

Facteur 1. Partager des informations. Dans le premier facteur, nous avons localisé des stratégies SRL appartenant à plusieurs des catégories considérées dans les modèles de Zimmerman et Pintrich (voir tableau 1). Les éléments sont caractérisés par le souci des élèves de diffuser et de partager les documents qu’ils établissent pour la classe. Ces documents peuvent avoir des formats variés, tels que des présentations, des livres, des blogs ou des adresses électroniques. Lorsqu’ils décident de partager des ressources numériques, les étudiants font preuve d’un degré élevé d’autorégulation, car en diffusant leur travail, ils courent le « risque » que d’autres critiquent leur travail. Cela est particulièrement clair lorsque les étudiants utilisent des blogs pour exprimer leurs opinions et où n’importe qui peut faire un commentaire. En ce sens, nos résultats sont cohérents avec ceux de Baggetun &Wasson (2006) lors de l’analyse de la contribution des blogs à SRL. Ils ont souligné que la nature d’un environnement ouvert et écrit oblige à reconnaître que la SRL ne se limite pas à la sphère individuelle, elle acquiert également collectivement (autorégulation collective).

Le facteur « fréquence d’utilisation » était très faible (M = 1,37 SD =.57) parmi les étudiants: 87,1% des étudiants n’avaient jamais utilisé de marqueurs sociaux pour stocker et partager des informations, 86,5% n’avaient jamais eu de blog pour publier des considérations et 82,1% n’avaient jamais mis leur travail à la disposition des autres au moyen d’un format électronique pour réutilisation (tableau 2).

Facteur 2. Présence active. Le deuxième facteur est lié aux stratégies dans lesquelles les objectifs d’apprentissage sont recherchés par une présence active sur le web. Non seulement le Web est une vaste bibliothèque pour rechercher des informations, mais il est également un espace d’interaction pour construire un apprentissage social. Les réseaux sociaux ainsi que les services de micro-blogging se sont avérés être un nouveau moyen de communication qui soutient l’apprentissage informel (Ebner et al., 2010; Vivian, 2011). Les étudiants utilisent ces ressources pour discuter des sujets qu’ils étudient, des examens et des évaluations, partager des informations, des idées, des sentiments et des opinions ou échanger des ressources d’étude (textes, photos, vidéos). Ces ressources favorisent la réflexion, l’apprentissage collaboratif, la réception de commentaires et le coaching des autres (Gao et al., 2012; Nosko &Wood, 2011). Leur contribution ne se limite pas seulement au développement scolaire; elle est également utile pour le développement personnel, social et professionnel (Wong et al., 2012).

Comme le montre le tableau 3, les étudiants universitaires utilisent très peu les technologies numériques pour promouvoir leur présence avant les autres (M = 2,08 SD =.86). Néanmoins, à partir de l’ensemble des stratégies, l’une est mise en œuvre plus souvent que les autres. C’est le cas car 29,9% des étudiants consultent régulièrement les mises à jour relatives aux contenus d’étude diffusés via les réseaux sociaux. Parmi ceux-ci, 11,3% le font plus fréquemment.

Facteur 3. Documentation et classification. La recherche et la classification des informations sont un aspect essentiel du travail universitaire. Les étudiants d’aujourd’hui sont de plus en plus habitués à utiliser des outils spécifiques qui les aident à localiser, organiser et récupérer les informations dont ils ont besoin. Ce n’est pas le cas lorsqu’il s’agit de s’appuyer sur ces outils pour gérer et utiliser correctement les sources dans leur travail académique (He et al., 2012). Les étudiants préfèrent les documents numériques disponibles en ligne. Les étudiants considèrent Internet, et plus particulièrement les moteurs de recherche et les bases de données académiques, comme le point de départ de la recherche d’informations (Dilek-Kayaoglu, 2014). Cependant, ils ont besoin d’informations supplémentaires sur la manière de citer et de référencer correctement ces sources (Imler &Hall, 2009). Nos résultats le prouvent, comme 40.1% des étudiants recherchent des informations dans des bases de données à haute ou très haute fréquence. Pourtant, avec la même fréquence, seuls 7,2% stockent et classent ces sources à l’aide d’outils de gestion des citations et récupèrent les informations lors de la production de rapports, d’essais, etc. (tableau 4).

Facteur 4. Utilisation superficielle avec traitement limité de l’information. Les étudiants ont recours à des encyclopédies et des dictionnaires en ligne, par opposition aux copies papier, lorsqu’ils sont confrontés à la nécessité de rechercher la définition d’un concept (He et al., 2012). Plus précisément, ils ont recours à Wikipédia lorsqu’ils ont besoin de se renseigner rapidement sur un fait ou un sujet inconnu ou pour obtenir des informations approfondies sur un sujet donné (Lim, 2009). Les stratégies envisagées sous ce facteur sont celles qui aident à comprendre les informations traitées lors des études ou lors d’autres activités académiques. Ils font référence à l’utilisation de Wikipédia et de dictionnaires en ligne ainsi que de traducteurs électroniques à des fins purement apparentes et pour un faible niveau de traitement de l’information. Le résultat est que les étudiants utilisent très fréquemment les deux. Plus de 50% des étudiants utilisent fréquemment des traducteurs en ligne et plus de 60% ont recours à Wikipédia. En ce sens, le facteur devient le seul à atteindre le plus haut niveau d’utilisation (M = 3,65 SD =.94) (Tableau 5).

Facteur 5. Expansion et informations approfondies. Le cinquième facteur nous rapproche de l’attitude proactive des étudiants qui ne sont pas satisfaits d’étudier avec seulement ce que leurs enseignants fournissent. En revanche, les étudiants se lancent dans un processus d’apprentissage plus riche et plus indépendant facilité par les technologies numériques (vidéo, blogs, présentations, etc.). Les élèves aiment utiliser des cours préenregistrés lors de la préparation des cours ou pendant leurs études (Gorissen et al., 2012). Actuellement, ils s’appuient également sur les diapositives présentées par les enseignants (Parson et al., 2009). Nos résultats révèlent qu’à un certain stade, 58,1 % des personnes interrogées visionnent des vidéos liées aux contenus qu’elles étudient et 64,6 % consultent des présentations multimédias qu’elles ont trouvées de leur propre chef. Les élèves travaillent directement sur des ressources multimédias qui n’ont pas nécessairement été fournies par l’enseignant (tableau 6).

Facteur 6. Suivi et feedback. Contrairement au facteur précédent, celui-ci inclut les stratégies qui poursuivent l’apprentissage par l’écoute. En utilisant des podcasts, les étudiants peuvent revivre des classes de maître avec la possibilité de les écouter à plusieurs reprises pendant qu’ils prennent et vérifient leurs notes. Par conséquent, cela conduit à de bons résultats d’apprentissage (McKinney et al., 2009; Scutter et coll., 2010). De plus, les taux de réussite scolaire augmentent si les étudiants créent leurs propres productions audio, étant donné qu’ils sont impliqués dans la transformation et la communication ou le partage d’informations avec d’autres (Heilesen, 2010). Compte tenu du volume massif d’informations disponibles sur le Web, de telles présentations complètent parfaitement les informations reçues (Hew, 2009). Sur la base de ce qui précède, le facteur est constitué des stratégies qui, dans le modèle de Zimmerman, répondent à la revue des informations enregistrées et à la mémorisation, qui se nourrissent principalement de podcasts. Cependant, l’utilisation de toutes ces stratégies est limitée. Par conséquent, 84,5 % des étudiants n’ont jamais téléchargé de podcasts pour les lire pendant leurs études et 75,8 % ne se sont pas enregistrés pour l’auto-examen (tableau 7).

Facteur 7. Gestion personnelle. Les stratégies regroupées dans ce facteur se réfèrent à la gestion du temps et de l’information des élèves: la nécessité d’avoir un accès immédiat aux informations les plus récentes publiées dans les sources d’intérêt, de compter sur le matériel produit par les enseignants pour les aider dans leurs études, de résoudre les activités académiques proposées de la manière la plus efficace et la plus attrayante possible et de répartir le temps disponible pour cela et étudier. Encore une fois, toutes les stratégies incluses dans ce facteur ont un très faible niveau d’utilisation: 73,1% des étudiants n’ont jamais syndiqué à des sources électroniques et 63,7% n’ont jamais ou presque jamais organisé leur agenda à l’aide d’un logiciel de gestion (tableau 8).

Facteur 8. Autoévaluation. L’auto-évaluation est une partie pertinente du processus de SRL car elle encourage à réfléchir à son propre apprentissage (Ibabe et Jauregizar, 2010). C’est le cas à un point tel qu’il a été considéré comme l’une des stratégies centrales de la dernière phase de SRL. Zimmerman l’a définie comme telle et Pintrich l’a considérée parmi les stratégies métacognitives, plus précisément le suivi. L’auto-évaluation est l’activité par laquelle les élèves vérifient leur propre niveau d’apprentissage, car ils doivent effectuer des exercices d’auto-correction ou des tests numériques en ligne. Malgré son importance pour le SRL, il n’est pas largement utilisé par les étudiants (M = 1,85 SD =.86): 90,2% des étudiants n’ont jamais ou presque jamais pratiqué avec des examens en ligne simulés, et même lorsque 40,9% ont pratiqué à un moment donné des activités d’autocorrection, 58,4% en font peu ou très peu usage (tableau 9).

Facteur 9. Apprentissage collaboratif. Collaborer ou simplement interagir avec des camarades de classe est l’objectif des stratégies incluses dans le dernier des facteurs. Ils correspondent tous à une catégorie spécifique de ceux considérés dans le modèle de Zimmerman (soutien social) ainsi que dans celui de Pintrich (gestion des ressources sociales). Bien que l’apprentissage par autorégulation soit une caractéristique individuelle, il n’est plus douteux qu’une communauté d’étudiants offre un environnement adéquat pour développer la SRL (Beishuizen, 2008). Ce facteur illustre comment certaines technologies numériques favorisent l’apprentissage social, comme ce serait le cas des technologies de cloud computing (Denton, 2012). Contrairement aux autres facteurs, deux des stratégies incluses sont très fréquemment utilisées: 74,1% des élèves interagissent fréquemment avec leurs camarades de classe en dehors de la salle de classe à l’aide d’applications de messagerie instantanée et 63.4% partagent régulièrement du matériel via le cloud pour étudier ou travailler ensemble (tableau 10).

En fin de compte, l’analyse factorielle fournit de nouveaux aspects pour l’organisation des stratégies SRL telles que proposées par Zimmerman (1989, 1990) ou Pintrich (1999a, b). Ceux identifiés ont été mis à jour avec l’incorporation de technologies numériques pour le compte des étudiants.

Quels profils pourraient être identifiés parmi les étudiants en fonction de leur utilisation de stratégies d’autorégulation avec la technologie?

La description de chacun des facteurs prouve que certaines des stratégies de SRL basées sur la technologie sont plus fréquentes que d’autres parmi les étudiants universitaires. Ici, les descriptions des deux profils d’étudiants antagonistes ont identifié des preuves que les étudiants universitaires andalous n’utilisent pas de stratégies SRL basées sur la technologie de la même manière. Il est à noter qu’un grand nombre de jeunes mettent en œuvre des stratégies limitées sans un niveau d’utilisation élevé.

Le premier profil caractérise les étudiants qui ont un plus grand niveau d’apprentissage de l’autorégulation et de l’utilisation des technologies (voir Fig. 2). Ils représentent 84 étudiants, soit 11,86% des répondants. Parmi eux, 65,5% sont des femmes et 59,5% ont entre 21 et 25 ans tandis que 17,9% ont moins de 20 ans. Ils se distinguent par le fait qu’ils ont la plus grande fréquence moyenne de mise en œuvre dans tous les facteurs, y compris ceux à faible niveau d’utilisation comme dans le cas du partage d’informations et du suivi et de la rétroaction. Ce sont des étudiants qui utilisent diverses technologies pour discuter, demandent de l’aide à leurs pairs, échangent du matériel et collaborent avec leurs camarades de classe lors de leurs études ou de la préparation des travaux en classe. Ils sont plus familiers avec la gestion des applications de messagerie instantanée (IM) (M = 4,78 SD =.47) mais ils n’abandonnent pas les outils de vidéoconférence (M = 3,43 SD = 1,31) pour la communication. Ils utilisent fréquemment des traducteurs en ligne, (M= 4.12 SD =.97), des encyclopédies et des dictionnaires (M = 4,11 SD = 1,00) pour aider à traiter des informations qu’ils ne comprennent pas. Ils sont habitués à rechercher sur le Web des ressources multimédias telles que des vidéos (M = 4.10 SD = 1.05) et des présentations (M = 4.02 SD = 1.04) qui leur permettent d’élargir et de se plonger dans les informations reçues en classe.

Le deuxième profil, quant à lui, se réfère aux étudiants ayant un niveau d’utilisation plus faible des stratégies d’apprentissage d’autorégulation impliquant des technologies (voir Fig. 2). Ce groupe comprend 238 étudiants, ce qui correspond à 33,62% des répondants. Parmi eux, 62,2% ont entre 21 et 25 ans. Ce groupe d’étudiants montre un niveau intermédiaire en ce qui concerne l’utilisation de stratégies pour l’utilisation superficielle de l’information et les facteurs d’apprentissage collaboratifs. La plupart d’entre eux utilisent activement des applications de messagerie instantanée pour communiquer avec leurs camarades de classe (M = 4,27 SD = 1,07). Ce sont des utilisateurs fréquents de Wikipédia (M = 3,41 SD = 1,21).