Traitements et analyses

Nous procédons d’abord au traitement et à l’analyse des données quantitatives, ensuite au traitement et à l’analyse des données qualitatives.

3.5.1 Traitement et analyse des données quantitatives

Les données statistiques à traiter proviennent essentiellement de la base de données issue de l’enquête en ligne. Nous avons utilisé l’application LimeSurvey36 pour implémenter le questionnaire d’enquête accessible via Internet. Cette application informatique est basée sur le gestionnaire de base de données Mysql du système d’exploitation Linux. Elle propose des options d'exportation des résultats dans une feuille de format Microsoft Excel ou de format OpenOffice. Nous pouvons ainsi choisir d’extraire les données selon les codes d’identification des catégories de questions, les codes des questions, les libellés des questions ou des catégories. Les fonctions statistiques fournies par cette application permettent de filtrer les données, d'en extraire des pourcentages ou d’autres informations en résumant les données des champs. L'avantage de ce filtrage est de nous permettre d'isoler un groupe de répondants ayant en commun un certain nombre de comportements (Réponses identiques sur certaines questions) et d'apprécier leur répartition sur le reste du questionnaire. On y retrouve aussi un filtre intitulé « Filtrer les réponses incomplètes » qui nous permet de décider si oui ou non nous inclurons dans notre analyse toutes les réponses totalement complétées ou non. Cette fonction nous a permis d’isoler aisément les données non complétées parmi les 220 répondants afin de retenir uniquement les données des 120 répondants ayant entièrement complété leur formulaire d’enquête. La souplesse de cet outil d’enquête en ligne nous a permis d’exporter les données recueillies vers le logiciel SPSS qui est un outil approprié pour l’analyse statistique. Notons aussi que nous avons fait usage d’un test statistique, notamment le test t de Student apparié, pour nous assurer que les données sont pertinentes d’une part et, d’autre part, pour garantir que les résultats obtenus sont significatifs.

3.5.2 Traitement et analyse des données qualitatives

Deux instruments ont permis de collecter les données qualitatives, l’entrevue et l’observation participante.

3.5.2.1 Entrevues

Toutes les entrevues des étudiants ont été enregistrées et transcrites. D’après les recommandations de L’Écuyer (1990) et de Miles & Huberman (2003), nous devons effectuer un premier codage manuel dans le but de nous faciliter le traitement des données. Nous avons d’abord réécouté les enregistrements dans le but de fixer rapidement les unités de sens. Ensuite nous avons adopté une approche de codage facilitant le repérage de l’interviewé et la

catégorisation de son discours. Chaque code est associé à chaque répondant, correspondant à l’idée maîtresse de chaque question. Ainsi, ce codage permet de repérer facilement l’étudiant interviewé sur chacune de ses déclarations. Avec 12 questions et 9 interviewés, nous confectionnons une grille de 108 cas pour l’analyse qualitative. Le tableau XIV présente quelques caractéristiques des interviewés, qui faciliteront la codification. En effet, les entrevues sont codifiées de façon à repérer facilement l’étudiant interviewé par son numéro d’identification, la catégorie de la question, le numéro de la question, sa filière d’appartenance, son niveau académique et la date de l’entrevue. Exemple : Le code E2_AUTO_Q1_PH4_200109 signifie : Étudiant ou répondant n° 2 (E2), autodétermination (AUTO), question n°1 (Q1), filière physique niveau 4 (PH4) et interviewé le 20 janvier 2009 (200109).

Tableau XIV

Caractéristiques des interviewés

Des données qualitatives transcrites d’audio en textes et codées sont transférées dans le logiciel QDA Miner 3.037 pour l’analyse qui est faite suivant l’approche de l’analyse de contenu (L’Écuyer, 1990; Miles & Huberman, 1994; Yin, 2003) illustrée par le tableau XV.

37 _{QDA Miner 3.0 : Logiciel d’analyse qualitative des données, permettant de coder des données textuelles}

Numéro

d’identification

Niveau d’étude

Filière académique Date d’entrevue Genre

Étudiant n°1 5 Physique 21 novembre 2008 M

Étudiant n°2 4 Physique 21 novembre 2008 M

Étudiant n°3 4 Biologie animale 25 novembre 2008 M

Étudiant n°4 3 Physique 24 novembre 2008 M

Étudiant n°5 4 Mathématique 24 novembre 2008 M

Étudiant n°6 5 Informatique 24 novembre 2008 F

Étudiant n°8 3 Physique 25 novembre 2008 F

Tableau XV

Modèle général des diverses étapes de l’analyse de contenu (adapté de L’Écuyer, 1990) Étapes Caractéristiques

1 Lecture des données recueillies (retranscriptions des entrevues) 2 Définition des catégories de classification des données recueillies 3 Codification finale par catégorisation des données recueillies 4 Quantification et traitement statistiques des données

5 Description scientifique du cas étudié (expérience d’étudiants) 6 Interprétation des résultats décrits à l’étape 4

La grille d’entrevue illustrée par le tableau XI ci-dessus regroupe les thématiques qui ont été circonscrites par les principales dimensions de la recherche dans le cadre théorique (Tableau IV). L’analyse de contenu des entrevues a fait émerger des sous-thèmes relatifs : 1) aux liens entre habiletés en TIC et engagement dans l’apprentissage ; 2) aux liens entre usages des TIC et impacts sur l’apprentissage ; 3) à l’importance d’accompagner l’assimilation des usages ; 4) à la possibilité d’une corrélation genre et autodétermination académique.

3.5.2.2 Observation participante

Pour traiter les données recueillies au moyen de cet instrument de collecte, nous avons employé une grille d’observation. Cette grille a permis d’identifier les comportements des étudiants dans une salle d’usage des TIC, de recenser les logiciels en exploitation dans la salle et de comprendre les utilisations des TIC dans l’apprentissage de certains de leurs cours. Pour ce qui est du codage, notons que dans cette approche d'analyse des données par l’observation, nous avons le choix entre développer un système de codage antérieur ou postérieur, de décrire les comportements observés de façon qualitative et non catégorique, et d’adopter un système de codage mixte. Nous avons opté pour une description qualitative des comportements et usages émergés chez les étudiants durant les sessions de nos observations. Ce choix a été guidé par Pellemans, De Moreau et Obsomer pour qui « le précodage repose sur l'hypothèse que le chercheur connaît les comportements importants, le risque par contre, est d'ignorer les facteurs secondaires comme les interactions subtiles et les indices contextuels. Le postcodage émerge des données recueillies, il est toutefois fastidieux et inutile si le chercheur sait exactement ce qu'il recherche. Remarquons cependant que court-circuiter le codage présente l'avantage de permettre au sens d'émerger spontanément » (1999, p.81).

Remarquons que les comportements et usages qui ont émergé au cours de ces observations s’étendent au-delà des thématiques provenant du cadre théorique. Autrement dit, des facteurs secondaires ont apparu relevant des interactions des apprenants et des indices contextuels observés, à savoir : 1) la manifestation d’une attitude de découragement et d’abandon dû à la non maîtrise de l’outil pour certains et dû à l’insuffisance d’ordinateurs en salle des travaux pratiques pour d’autres ; 2) l’absence de moniteurs dans la salle pour assurer l’accompagnement des apprenants en activités d’apprentissage avec les TIC.