Les « technophiles », des élèves motivés en sciences 107 

Notre premier objectif nous a permis d’identifier trois profils d’utilisateurs : les polycompétents, les ludiques-sociales et les utilisateurs occasionnels. Bien que différents quant à leur niveau d’utilisation personnelle des TIC, nous n’en savons pas davantage sur ces trois groupes. Notre deuxième objectif était de comparer la motivation pour les cours de sciences (sentiment de compétence, l’anxiété, l’intérêt et les buts d’accomplissement) et l’engagement dans cette matière des élèves selon les profils typologiques identifiés.

Les analyses montrent des résultats significatifs selon le profil technologique des élèves. Nous avons déjà mentionné que parmi nos trois profils technologiques, les polycompétents représentent les élèves qui utilisent les TIC le plus souvent, et pour tous les usages. Nos résultats montrent qu’ils présentent également les caractéristiques motivationnelles les plus positives. En moyenne, ils rapportent des scores plus élevés sur

cinq des sept échelles. Ce résultat soutient ce que les autres auteurs ont déjà rapporté dans des études sur le rendement scolaire. En effet, par le passé, de nombreuses études ont soit démontré que l’utilisation personnelle de l’ordinateur pouvait avoir une incidence positive sur le rendement, mais également que l’utilisation de l’ordinateur dans le contexte scolaire permettrait de favoriser la motivation des élèves (Attewell et Battle, 1999; Beltran et al., 2005; Jackson et al., 2006; Wenglinsky, 1998). Nos résultats laissent croire que le niveau d’utilisation personnelle et le type d’utilisation semblent également avoir un lien avec le niveau de motivation. Notre hypothèse serait que les élèves qui ont de nombreuses opportunités d’utiliser l’ordinateur à la maison seront plus à l’aise et plus motivés à l’utiliser dans des contextes scolaires et seront donc plus motivés à apprendre avec les technologies. Les caractéristiques motivationnelles de ceux qui font des utilisations plus ludiques (que nous avons appelé les ludiques-sociales) ou qui utilisent très peu l’ordinateur (les utilisateurs occasionnels) seraient plus négatives. Nous croyons que puisqu’ils développent peu de compétences technologiques, ils leurs seraient difficiles d’utiliser les ressources disponibles sur l’ordinateur pour réaliser des tâches scolaires. De plus, certains auteurs ont rapporté que le fait d’avoir un ordinateur à la maison ou l’utilisation de l’ordinateur dans les loisirs nuit à l’école (Malamud et Pop- Eleches, 2010; Vigdor et Ladd, 2010). Ils soulèvent que le fait de passer du temps à l’ordinateur au détriment des études pourrait nuire aux résultats scolaires : « Students who gain access to a home computer between 5th and 8th grade tend to witness a persistent decline in reading and math test scores » (Clotfelter et al., 2008). Nos résultats ne vont pas dans le sens de ceux de ces auteurs. Le temps passé à l’ordinateur ne se fait pas systématiquement au détriment de l’école. Toutefois, le profil « ludique-

communicant » rapporté dans nos résultats pourrait correspondre assez bien au profil d’élèves décrit par ces auteurs, également rapporté par Fairlie (2009) : « One factor that appears to dampen any positive effects of home computers on educational outcomes is the displacement from non-educational uses such as games, networking and entertainment. ». Nous n’avons pas vu de différences significatives entre les profils sur l’anxiété et les buts de performance-approche en sciences. Toutefois, lorsque l’on regarde plus attentivement les résultats, on s’aperçoit que les moyennes respectent les tendances mentionnées précédemment où les polycompétents sont moins anxieux et ont plus de buts de performance-approche. Les tests F non-significatifs nous indiquent que la distribution ne nous permet pas d’établir avec certitude qu’il existe une différence. Ces résultats pourraient également suggérer qu’il y aurait un autre facteur, l’âge par exemple, qui nous permettrait de mieux distinguer les élèves sur ces deux échelles.

Un résultat frappant est l’absence de différence significative sur la motivation en sciences selon le sexe de l’élève, et ce, même si l’on considère les différents profils technologiques. Bien que cela ne fasse pas partie de nos objectifs spécifiques, il s’agit d’un résultat secondaire très intéressant. Les études plus anciennes ont rapporté des différences significatives entre les garçons et les filles où les garçons se perçoivent plus compétents et démontrent davantage d’intérêt en sciences que les filles (DeBacker et Nelson, 2000; Jacobs et al., 2002; Weinburgh, 1995). Chang (2008) observe que les différences de motivation entre les garçons et les filles tendent à diminuer entre 1999 et 2003, quoique toujours présentes. Les études plus récentes semblent supporter cette hypothèse où les différences motivationnelles entre les sexes tendent à s’atténuer (Britner, 2008; Pugh, Linnenbrink-Garcia, Koskey, Stewart et Manzey, 2010; Schmidt,

Strati et Kackar, 2010; Simpkins, Davis-Kean et Eccles, 2006). Par exemple, Simpkins, Kean et Eccles sont surpris de constater qu’il n’y avait pas de différence significative en sciences sur les échelles du sentiment de compétence et d’intérêt. Britner (2008), pour sa part, a étudié la motivation en sciences selon trois domaines d’enseignement : les sciences de la vie, les sciences physiques et les sciences de la terre. Ils n’observent pas de différence quant au sentiment de compétence, mais concluent que les filles sont plus anxieuses que les garçons. Selon ces auteurs, le jeune âge pourrait expliquer une motivation similaire entre les garçons et les filles, car les différences significatives émergeraient avec l’âge en sciences, ce qui pourrait également expliquer le peu de différence dans notre échantillon. Il n’en reste pas moins que cet aspect pourrait être approfondi dans de futures recherches pour valider cette hypothèse. Une étude longitudinale sur la motivation en sciences serait plus appropriée pour explorer ces résultats, et tout particulièrement pour mesurer l’effet de l’âge sur la motivation en sciences.

Bien que nos résultats ne soient que corrélationnels, ils soulèvent quelques points intéressants : c'est-à-dire que le niveau d’utilisation et le type d’usage pourraient avoir un lien avec la motivation à apprendre. Malgré le fait que les polycompétents utilisent également l’ordinateur pour jouer et communiquer, ils n’ont pas des caractéristiques motivationnelles comparables au profil ludique-communicant. Les élèves du profil ludique-communicant ont des caractéristiques beaucoup plus proche des utilisateurs occasionnels, ce qui est central dans ces résultats. Cela implique que ce n’est pas uniquement le temps d’utilisation qui joue un rôle, mais que le type d’utilisation serait

également lié à la motivation. Nous poursuivons donc en discutant des relations entre le type d’usage et les variables motivationnelles.