Thèse Michel Joseph

24 septembre à 14h en D29 mais aussi en visioconférence

Titre : Motivation et Apprentissage Autorégulé en formation à distance : Quel type de feedback fournir ?

Jury :
Céline Darnon, LAPSCO, Université Clermont Auvergne - Rapporteur
Minna Puustinen, INSHEA - Rapporteur
André Tricot, PR, Université de Montpellier 3 - Examinateur
Nathalie Huet, PR, université Toulouse Jean-Jaurès - Directrice de thèse

Résumé :
L’auto-évaluation est un processus essentiel de l’autorégulation permettant à l’apprenant de détecter l’écart entre l’état actuel de ses connaissances et l’état souhaité. Le produit de cette estimation lui permet de prendre la décision de poursuivre ou non son activité, mais aussi de la réguler ou non. Cependant, la littérature sur le sujet démontre que cette auto-évaluation est souvent imprécise. Ainsi, les apprenants ne s’autorégulent pas efficacement et ont besoin d’un feedback externe. Fournir à l’apprenant un feedback évaluant son travail peut alors devenir un « outil puissant » pour promouvoir un apprentissage autorégulé de qualité et favoriser les performances académiques.
Toutefois, le contenu d’un feedback est susceptible d’influencer l’autorégulation notamment en modifiant l’orientation des buts d’un apprenant. Aussi, l’objectif de ce travail est de déterminer quel contenu est le plus à même de favoriser la motivation, l’autorégulation et la performance dans un dispositif écologique d’entraînement en ligne.
Nous avons réalisé trois études pour mener à bien cet objectif. La première étude visait à valider la traduction française d’un questionnaire évaluant les stratégies d’autorégulation misent en œuvre dans des environnements d’apprentissage en ligne et hybride, l’OSLQ. La seconde étude visait la validation de la traduction française d’un questionnaire mesurant les buts d’accomplissement, l’AGQ-R. Enfin, l’objectif de la troisième étude était de tester différents types de feedback à fournir aux apprenants pour favoriser la motivation, l’autorégulation de l’apprentissage et la performance académique. Plus précisément, nous avons comparé l’effet de trois types de feedbacks (classique, autoréférencés, à la fois autoréférencés et normatif) sur la performance à l’examen, les stratégies d’autorégulation auto-rapportées et tracées ainsi que sur l’orientation des buts dans le cadre d’un enseignement à distance.

Les résultats de l’étude 1 indiquent que le modèle à trois facteurs que nous proposons s’ajuste mieux à nos données que les deux autres modèles testés. Les qualités psychométriques de l’OSLQ-Fr sont satisfaisantes pour la validité interne mais peuvent être améliorées pour la validité externe. Cette traduction a été utilisée dans l’étude 3 et se compose de trois sous-échelles évaluant les compétences de planification, de gestion de l’environnement et d’autoréflexion.
Pour l’étude 2, les résultats montrent que le modèle à trois facteurs que nous proposons s’ajuste mieux à nos données que les sept autres modèles testés. De plus, les qualités psychométriques de l’AGQ-R-Fr sont satisfaisantes en termes de validité interne et externe. Cette traduction a été utilisée dans l’étude 3 et mesure les buts de maîtrise-approche, les buts de performance-approche et les buts de performance-évitement.
Enfin, les résultats de l’étude 3, contrairement à nos attentes, ne montrent pas d’effet du type de feedback sur la performance à l’examen, ni sur les comportements autorégulés qu’ils soient auto-déclarés ou tracés, ni sur les stratégies d’apprentissage mises en place. Toutefois, bien que les buts de maîtrise des apprenants chutent dans le temps, seule la condition proposant un feedback autoréférencé semble réduire cette baisse. Les analyses supplémentaires montrent un écart de trois points entre la moyenne obtenue à l’examen en faveur des utilisateurs du dispositif d’entrainement comparativement aux autres étudiants.

Ces résultats suggèrent que modifier le contenu d’un feedback, dans un contexte d’entraînement en ligne, n’est peut-être pas suffisant pour influencer l’orientation des buts, l’autorégulation de l’apprentissage et la performance académique. Néanmoins, l’étude 3 laisse penser qu’un dispositif d’entraînement en ligne conçu en s’appuyant sur la théorie de l’apprentissage multimédia et proposant des supports à la régulation peut favoriser la performance académique indépendamment du feedback proposé à la fin de l’exercice.
 
Mots clés : buts d’accomplissement, stratégies d’autorégulation, perspective des buts multiples, performance académique, validation