Peut-on repérer les effets de l’apprentissage collaboratif à distance ?
Alain Jaillet
Laboratoire des sciences de l’éducation ULP Multimédia
7, rue de l’Université F-67070 Strasbourg
Alain.jaillet@lse-ulp.u-strasbg.fr
RÉSUMÉ. L’étude des comportements des étudiants sur la plate-forme d’enseignement à distance Acolad, rend compte des différences ou permanences de comportements avec un triplet d’activités. Celui-ci est élaboré en s’inspirant des théories de l’activité afin de mettre à disposition des enseignants un outil qui leur permet de se représenter ce que font leurs étudiants. Pour valider cet instrument de mesure, l’étude s’attache à mettre en évidence des différences ou convergences dans le contexte de trois formations à distance. Il s’agit de repérer s’il y a un effet formation, tout comme on étudie un éventuel effet tuteur. Les résultats invitent à être prudent sur les tentatives d’élaboration de typologies de profils d’apprentissage ou même d’étudiants. La complexité d’un cursus à distance nécessite de procéder étape par étape dans la compréhension de ce qui s’y produit. En cela, il s’agit de suivre les principes élaborés pour développer les recherches dans le champ du Travail Collaboratif Assisté par Ordinateur (TCAO).
ABSTRACT. The study of student behaviour on the distance education platform Acolad uses an activity triplet to report on behaviour differences and similarities. This measurement tool was developed based on Activity Theory to inform teachers as to what their students are doing. To validate this measurement tool, the study demonstrates differences and similarities in the context of three distance education programs. The goal is to identify whether there is a learning effect and whether there is a teaching effect.. The results suggest that caution is necessary in seeking to develop typical learning profiles or even student profiles. Due to the complexity of distance education programs, a step-by-step approach must be used to understand what happens during distance learning. This involves applying the principles used in research in the field of Computer Aided Collaborative Work.
MOTS-CLÉS : enseignement à distance, théorie de l’activité, Acolad, instrument, comportements étudiants, Travail Collaboratif Assisté par Ordinateur.
KEYWORDS: distance education, activity theory, Acolad, instrument, student behaviour, Computer Aided Collaborative Work.
Introduction
La recherche présentée s’inscrit dans le programme « Université Virtuelle » de l’Université Louis Pasteur (ULP) financée par le Contrat de Plan Etat Région Alsace 2000-2006. Dans un premier temps, les études préliminaires, les tests, les développements de la plate-forme d’enseignement à distance Acolad (Apprentissage Collaboratif à Distance) ont été élaborés dans ce cadre. Dans un second temps, l’Université Louis Pasteur a décidé d’inscrire au contrat d’établissement 2000-2004 l’objectif d’une formation à distance ou partiellement à distance dans chaque composante en s’appuyant sur les appels d’offre « Campus Numérique » du Ministère de l’Education Nationale et de la Recherche. Le but de cette approche consistait à proposer au plus près du plus grand nombre d’enseignants un laboratoire pédagogique. Comme tous les enseignants, leurs compétences en pédagogie se sont développées autour de pratiques classiques, dés lors, il convenait d’élaborer des outils d’analyse avec les instruments de la recherche afin de les éclairer sur les processus à l’œuvre en enseignement à distance avec les nouvelles technologies. Le premier de ceux-ci a été élaboré à partir de la théorie de l’activité d’inspiration à la fois russe avec Vygotsky (Vygotsky, 1978) et Leontiev (Leontiev, 1976) et nord européenne avec Engeström (Engeström, 1993) et Kuitii (Kuutti, 1996). Il s’agit du triplet d’activités qui permet de positionner l’activité de l’étudiant par rapport aux autres selon trois critères, d’assiduité, de disponibilité, et d’implication. Ce premier outil permet à l’enseignant d’avoir des données tangibles sur l’implication de l’étudiant dans les travaux qu’il a à réaliser et sur son degré de collaboration avec les autres étudiants. Très éloignés des outils de suivi de l’enseignement programmé qui observent le parcours d’un étudiant à partir d’un résultat attendu normé, il s’agit au contraire de renseigner l’enseignant-tuteur en lui laissant ses facultés d’interprétation comme il le fait lorsqu’il encadre correctement des étudiants en travaux pratiques par exemple. Ainsi, l’enseignant développe des capacités syncrétiques de compréhension des situations à partir d’indices comportementaux.
Bien qu’à distance et sans voir les étudiants, le triplet d’activité redonne au pédagogue la vue à partir de critères qu’il interprétera selon son expérience.
Après avoir présenté le contexte de la recherche et les aspects méthodologiques liés à la théorie de l’activité, la présentation du triplet d’activité est accompagné de premiers résultats sur la base d’une étude de trois formations complètes.
Cadre de la recherche
Le savoir facile d’accès et l’interactivité rendue possible par le réseau ont changé l’idée même de construction de l’enseignement à distance (Depover, Marchand, 2002). D’un mode transmissif exclusif sans interactivité, le courant américain du Computer Supported Cooperative Work (CSCW) ou Travail Coopératif Assisté par Ordinateur (TCAO), a pensé l’idée du développement de l’enseignement à distance par Internet en travaillant sur la notion de collaboration (Salomon, 1991). L’essentiel
du modèle mis en œuvre à l’ULP, via la plate-forme d’enseignement à distance Acolad, s’inspire de la pédagogie Freinet, avec un minimum d’interventions magistrales au profit de la découverte du travail collaboratif (Freinet, 1994).
Préoccupation commune des deux côtés de l’Atlantique puisque la technique est convoquée pour ce qu’elle permet et pas pour ce qu’elle est : « Collaborative learning (CL) is a personal philosophy, not just a classroom technique » (Panitz, 1997). Les premières tentatives d’enseignement à distance en 1998-99 à l’Université Louis Pasteur via un assemblage de logiciels (Vcampus), s’étaient révélées un désastre total (Jaillet, 2004b), pour une raison au moins, l’environnement de travail était trop éloigné du vécu des étudiants et des enseignants. En reprenant les travaux de Goffman (Goffman, 1991) sur les cadres de l’expérience et l’importance de l’espace, et ceux de Moles, sur l’environnement architectural et géographique qui permet à l’homme de se repérer et d’agir en référence à son expérience de la vie (Moles, Rohmer, 1978), l’idée centrale de l’application Acolad est de présenter un décalque numérique graphique, des lieux universitaires classiques (Faerber, 2002).
Cette idée des espaces géographiques qui déterminent des usages est très largement développée également par les chercheurs du courant de la « nouvelles communication », notamment Hall (Hall, 1971) qui a montré abondamment qu’il existait une anthropologie de l’espace distinguant les espaces fixes, semi-fixes et informels. Puisque les espaces géographiques déterminent des usages, il est possible d’utiliser la représentation graphique numérique de lieux classique pour leur affecter immédiatement des usages. Ainsi, comme dans la réalité, étudiants et enseignants évoluent dans des salles de cours, des salles de travail avec les fonctionnalités de collaborations qui sont attachées aux lieux. Autrement dit, le recours à l’analogie graphique permet de convoquer l’expérience humaine du fonctionnement d’une institution de formation (Jaillet, 2004). Il s’agit d’estomper au maximum les arborescences informatiques pour inciter les utilisateurs à habiter des lieux symboliques. Dans ce campus numérique, les étudiants d’une promotion côtoient d’autres étudiants de promotions qui les précèdent et leur succèdent, ce qui renforce le sentiment que les utilisateurs ont d’habiter un lieu plutôt que d’utiliser un logiciel.
Ainsi, les conditions sont réunies pour forger une communauté d’apprentissage imbriquée selon le concept de Resnick (Resnick, 1998) cité par Laferrière (Laferrière, 2003). Acolad est alors plus qu’un outil, c’est un véritable lieu que plus de 10 000 personnes dans le monde se sont appropriées et ont habité.
Les théories de l’activité et le triplet d’activité comme instrument d’analyse L’orientation des formations qui utilisent Acolad prend une option différente de l’enseignement programmé puisque le parcours dans la connaissance n’est pas organisé et planifié en étapes par l’enseignant (Jaillet, 2004) mais à l’inverse volontairement ouvert et laissé à l’initiative et à l’auto organisation des étudiants. En conséquence, les outils de suivi habituellement utilisés par les plates-formes informatiques classiques ne sont pas adaptés. Par ailleurs, si l’interaction enseignant
– étudiant n’est pas celle qui est la plus recherchée, elle est néanmoins assez proche des travaux pratiques classiques. Or, l’essentiel des craintes des enseignants et leurs reproches a priori à l’égard de l’enseignement à distance, concernent la perte de repères par rapport à ce que fait l’étudiant. Quelle que soit la part de fantasme que recouvre cette sensation du lien physique qu’éprouve l’enseignant face à son auditoire constitué de dizaines voire centaines d’étudiants, il est un fait qu’elles ont un impact sur le comportement de l’enseignant (Postic, 1977). Ainsi, celui-ci remarque qui baille, qui arrive en retard, qui bavarde, qui prend des notes, qui semble s’intéresser. Sur ces faisceaux d’interactions, il prend appui pour modifier éventuellement ses interventions. Dans le contexte de la distance, réduit à se contenter des échanges écrits, l’enseignant pense qu’il ne peut œuvrer par manque de repères. C’est précisément l’objectif du triplet d’activité qui permet, non pas de remplacer la perception classique de l’enseignant par une autre qui mesurerait la même chose mais à distance, mais de lui proposer d’autres éléments tangibles à partir desquels il pourra se représenter l’activité de ces étudiants et par conséquent agir s’il le pense nécessaire. Cet outil est élaboré à partir des théories de l’activité, cette contribution s’attache à en présenter la création, puis à s’appuyer sur les données qui le composent pour tenter de repérer les comportements d’ensemble des étudiants, selon plusieurs aspects liés à la plate-forme Acolad, aux formations et à l’encadrement. Si le concept est pertinent, alors il doit être possible d’en observer l’opérationnalité et repérer concrètement les différences sensibles qu’il met en évidence. Par conséquent, pour l’enseignant, il n’est pas impossible d’imaginer qu’il a là un instrument utilisable. Toute la difficulté et la nouveauté pour lui consistent à savoir repérer ce qu’est la réalité du travail en équipe à distance.
Celui-ci permet de concevoir une interactivité à plusieurs niveaux (Hiltz, 1994).
Celle, évidente, entre un étudiant et un tuteur, mais dont la réalisation économique préceptorale est impossible à assurer. Celle plus intéressante, qui permet d’organiser des activités entre des étudiants. Dans ces circonstances, l’étudiant va travailler à la fois pour lui-même en se focalisant sur ses besoins ou difficultés. Il peut également travailler en ménageant les intérêts et difficultés des autres étudiants, comme beaucoup de chercheurs l’ont montré (McGilly, 1994). Le tout se réalise dans un contexte d’activités lié à des ambitions d’apprentissage. Pour fournir quelques bases de compréhension de celles-ci, on se réfère aux travaux notamment de Leontiev (Leontiev, 1976). Selon lui, trois niveaux de relations interactives sont à prendre en considération entre un individu (le sujet) et son but (l’objet).
– les activités sont au niveau supérieur. Elles sont l’encadrement d’ensemble de ce que le sujet va réaliser pour atteindre un but. Elles sont liées à un besoin que l’individu va satisfaire.
– Au niveau intermédiaire, l’individu (le sujet) va mettre en œuvre des stratégies, programmer des actions au service de la réalisation des activités. C’est-à-dire qu’en plus de la motivation, de la stratégie, plusieurs actions organisées vont être générées.
Celles-ci constituent donc le deuxième niveau, que le sujet va réaliser en utilisant
des outils, des instruments. Les symbolisations par exemple sont à ce niveau.
Evidemment une action peut être au service de plusieurs activités.
– l’action est elle-même réalisée par plusieurs opérations qui constituent le troisième niveau de relations interactives. Ce sont les savoirs, leur mode opératoire, leur exécution.
Engeström (Engeström, 1993) propose que les actions et les opérations puissent s’envisager dans un contexte social de collaboration selon le principe Vygotskien qui fait de l’expérience sociale la base à partir de laquelle l’apprentissage va se réaliser. De fait, selon cette théorie de l’activité, l’individu, le sujet, va s’inscrire dans une dynamique pour atteindre des buts, des objets, en organisant des activités qui l’impliqueront personnellement et dans un collectif. Les travaux du courant qui se réclame du TCAO, ont donc beaucoup utilisé ces bases théoriques pour étudier le rôle que joue d’une part la technologie, parce qu’elle fournit des instruments utiles à l’interaction avec les autres, et d’autre part les interrelations entre étudiants et enseignants, puisqu’elles sont constitutives des schémas de pensée supports aux apprentissages (Nardi, 1996).
La première approche se préoccupe de l’étudiant (le sujet) qui est en situation de formation pour obtenir un diplôme universitaire (son but). Il va élaborer une stratégie, prendre connaissance des actions qu’il a à accomplir, dont il n’a pas le choix parce qu’imposées par le devis pédagogique de la formation, ou bien qu’il va décider de réaliser de sa propre initiative. Dans l’inspiration d’Acolad, la construction pédagogique s’appuie sur une situation-problème, en référence aux travaux de Meirieu (Meirieu, 1989), qui nécessite la réalisation d’opérations. Le but, est évidemment individuel, propre à chaque étudiant, « apprendre ». Les actions sont à la fois individuelles et collectives. Par exemple, l’objectif de faire réaliser une simulation de montre numérique, nécessite la réalisation de différentes opérations pour parvenir au résultat : l’affichage graphique, l’algorithme de programmation.
Pour chacune des opérations, il faut mobiliser des connaissances présentes dans le cours. Dans cet exemple, il va s’agir notamment du langage de programmation, mais aussi de compétences en matière de création graphique. Chacun réalise et donc doit apprendre, mais dans un contexte social, qui fait que la pensée individuelle se structure en accompagnement ou en réaction des actions et réactions des pairs. C’est l’instance du double mouvement récursif internalisation – externalisation (Clot, 2002). Lorsqu’un étudiant apprend à distance, via une plate-forme et les différentes fonctions qu’elle offre, on va pouvoir tracer ce qu’il fait à partir de l’instrument technique Acolad. Un étudiant, lorsqu’il se connecte, va consulter un cours en navigant dans les différentes parties. Il va également se rendre dans une salle de travail où il pourra consulter un document, en poser un, apposer un commentaire, répondre à un commentaire, et évidemment discuter en direct avec d’autres. Dans le format de cette contribution, la méta-activité de l’individu va être caractérisée, par le triplet d’activités qui regroupe trois critères :
– l’assiduité, c’est-à-dire la fréquence de connexion de chaque utilisateur à la plate-forme Acolad ;
– la disponibilité, c’est-à-dire la durée de connexion ;
– l’implication, c’est-à-dire le nombre d’opérations effectuées par un utilisateur.
Ces opérations et actions sont de plusieurs ordres : déposer un document personnel au bureau, se rendre au foyer pour consulter les propositions d’autres promotions, se rendre en salle de travail, discuter en équipe.
Le score d’un étudiant est ramené en pourcentage par rapport à celui de ses collègues le plus actif dans la catégorie concernée, assiduité, disponibilité, implication. Dans le même temps, l’information en indice et en exposant donne la valeur maximale de chacune. Qu’est-ce qui légitime cette approche plutôt qu’une autre, plus classique, qui prendrait en considération le positionnement par rapport à la moyenne ? Essentiellement le parti pris pédagogique d’Acolad qui incite explicitement à la coprésence pour favoriser l’interrelation entre les étudiants. Sans aller jusqu’à prétendre qu’il y a une sorte de notation formelle des assiduités, disponibilités et implications sur une échelle de 1 à 10, dans les faits, les comportements des étudiants comptent aussi bien pour le tuteur qui observe ce que fait chacun que pour les étudiants entre eux. Du point de vue des étudiants, puisqu’ils ont besoin du travail des autres pour leur propre travail, il n’est pas rare qu’ils récriminent fortement contre l’un ou l’autre pas suffisamment impliqué, disponible ou assidu. Du point de vue du tuteur, cela n’est pas très différent des situations classiques. Il aura tendance à repérer l’étudiant qui est le plus demandeur, le plus sollicitant, le plus actif. A bon droit ou non, celui là aura un crédit informel supplémentaire de par sa présence. Cette perception informelle de la part des utilisateurs, tuteurs ou étudiants, ne se fait pas selon une moyenne calculée et l’écart type, mais selon une représentation de qui est très actif et qui l’est moins. La méthode employée pour définir le triplet d’activité reprend cette approche en lui donnant des clés de rationalisation. Le niveau de chacun est positionné par rapport à celui qui a le plus haut score. Pour le tuteur, obtenir cette information est une rationalisation du ressenti qu’il a, afin de l’inciter à le relativiser.
Concrètement, l’information 653(61 ; 84 ; 42)2629480, signifie que l’étudiant 280, s’est connecté 61 % de 653 fois (ce qui est le score de l’étudiant le plus connecté), pendant 84 % de 480 heures (ce qui est la durée de l’étudiant s’étant le plus connecté), et enfin a accompli 42 % de 2629 activités dans l’année sur la plate- forme (ce qui est le maximum enregistré pour un étudiant de la même formation).
Ce qui est valable pour toute une année, l’est évidemment unité de valeur par unité de valeur. Pour chaque séminaire qu’il encadre, l’enseignant tuteur peut avoir un aperçu significatif de l’activité de chaque étudiant et cette approche peut s’appliquer à des portions d’interactions plus restreintes comme les conférences « écrales » (chat écrit, mais mode de communication orale). Il est ainsi possible de donner un cadre de référence à chaque comportement d’étudiant en lien avec ses activités.
Evidemment, cela n’a de sens que parce que les trois critères sont associés. Un étudiant qui dispose d’une connexion Internet permanente pourrait être connecté en permanence sans être devant la machine. De la même façon qu’il pourrait se connecter fréquemment sans rien faire de plus.
Acolad, dispositif pédagogique
Sur le plan technologique, Acolad spécifie des lieux d’actions. La pédagogie mise en œuvre spécifie, elle, l’organisation de ces actions selon un algorithme de la formation mis en place à l’origine du programme de recherche (Jaillet, 1999). Il y a donc une économie particulière qui spécifie les temps d’actions. Le temps centré sur soi, lorsque l’étudiant est dans son bureau par exemple et agit sur ses documents ou lorsqu’il va consulter les cours dans l’amphithéâtre. Le temps mixte (consacré à ses objets et ceux des autres) lorsqu’il est dans une salle de travail en interagissant avec ses documents et ceux de ces collègues. Le temps centré sur les autres lorsqu’il est en interaction langagière avec d’autres. Le plus souvent, les dispositifs à distance ou partiellement à distance se focalisent sur les interactions langagières. Celles-ci importent évidemment, mais dans un dispositif complet, il est nécessaire de tout prendre en considération. Cependant, il faut préciser qu’il serait illusoire de penser que toutes les opérations et actions importantes de la dynamique d’apprentissage se réalisent à l’aide de l’instrument Acolad. Ainsi, même si les fonctionnalités existent sur la plate-forme, comme l’envoi de mails ou « d’impromptus » (Pager) (qui permet d’envoyer de petits messages instantanés), les étudiants peuvent utiliser d’autres dispositifs également plus classiques, dont la trace n’est pas accessible.
Concrètement, chaque fois qu’un étudiant se rend sur la plate-forme, il réalise des opérations dont l’étude renseigne de son niveau global d’activité, même s’il est probable que la totalité de ses actes n’est pas prise en compte.
Terrain d’études et méthodologie
Le fait de s’attacher à des cohortes de promotions complètes et pas seulement à des expérimentations répond aux trois principes de base proposés par Engeström (Engeström, 1993) pour effectuer des études sur la base des théories de l’activité :
a) étudier un système d’activité dans son ensemble afin que soit donné un contexte aux analyses centrées sur les individus,
b) établir l’histoire du dispositif, pour repérer ce que sont les contraintes induites, (ce qui a été fait précédemment),
c) rechercher les contradictions éventuelles du système qui expliquent qu’un effet attendu ne peut survenir parce que deux modalités finalement s’opposent, ce qui fera l’objet d’autres développements.
Dans le format de cette contribution, il s’agit de proposer une première approche de recherche sur ces trois principes. Les trois formations étudiées sont des formations qui n’en sont pas à leur première année de fonctionnement. Celle-ci est rarement une année pertinente à étudier du point de vue d’un usage courant, tant les problèmes en tout genre viennent entacher son fonctionnement normal. La formation
« Utilisation des Technologies de l’Information et de la Communication dans l’Enseignement et la Formation » (UTICEF) est un Diplôme d’Enseignement
Supérieur Spécialisé (DESS) qui existe depuis 2000 et concerne plus de 200 étudiants répartis sur toute la planète francophone. La formation « Activités et Techniques de Communication » (LPATC) est une licence professionnelle qui existe depuis 2001. Elle existe aussi bien à distance qu’en présentiel, et a concerné plus de 150 étudiants. La formation « Droit du multimédia et des Systèmes d’Information » (MSI) est un DESS de l’Université Robert Schuman de Strasbourg qui existe également depuis 2001 aussi bien à distance qu’en présentiel. Plus de 100 étudiants sont passés par cette formation. Une promotion de chaque formation de 2002/2003 est l’objet de l’étude, ce qui représente un effectif total de 60 étudiants et 45 tuteurs.
Le nombre élevé de tuteurs ne doit pas laisser penser que l’organisation est de type préceptoral, même si les formations sont très encadrées. C’est plutôt le résultat d’un choix qui consiste à répartir les tâches d’encadrement le plus largement possible parmi les enseignants, afin de diffuser la culture numérique. Ce sont des années complètes qui sont prises en considération avec pour les trois formations plus de 27 000 connexions étudiants en plus de 16 000 heures.
Après avoir étudié plus particulièrement (Jaillet, 2004) comment repérer dans les échanges verbaux synchrones ce qui relève du travail collaboratif (coconstruction intentionnelle des savoirs) ou coopératif (répartition à priori des tâches) (Laferrière, 2003), cette contribution propose quelques principes de base afin de caractériser le comportement de l’étudiant à distance.
Sur le plan méthodologique, cette première étape s’intéresse à l’aspect quantitatif, afin de préciser objectivement ce que les utilisateurs font. Il s’agit en cela de ne pas réitérer l’erreur d’une précédente recherche qui avait été confiée à des tiers et qui étudiait par des questionnaires l’impact de l’utilisation d’un logiciel alors que celui-ci ne pouvait être utilisé car en dysfonctionnement permanent (Marquet, Dinet, 2004). Le groupe étudié répondait à des questions par politesse à propos d’usages alors que l’application ne fonctionnait pas. Pour s’assurer de la réalité des utilisations, une requête informatique informe régulièrement le serveur de l’usage par l’utilisateur. Ainsi, il est possible de traiter toutes les traces laissées et de définir objectivement les profils d’usagers. C’est par exemple, ce qui permet de connaître précisément les durées de connexion dans chaque lieu. A partir des logs informatiques (traces de l’activité enregistrée et stockée sur le serveur) les comportements individuels sont relevés en termes d’assiduité, disponibilité et d’implication. Dans le format de cette contribution, ces données sont ramenées à un comportement moyen et collectif qui est exprimé en pourcentage. Cette procédure tend à gommer les écarts importants. L’intérêt de cette approche concerne la comparaison inter formation et pas la distribution intra formation qui fait l’objet d’une autre recherche. L’objectif consiste à mettre en évidence les éventuelles différences d’attitudes par rapport au triplet d’activités en fonction des trois formations. Par la suite, afin d’évaluer l’impact comportemental sur les résultats évalués et notés, des tests statistiques sont réalisés pour étudier l’indépendance entre ces deux variables. Dans ce cas, ce sont évidemment les données individuelles qui sont étudiés et non plus les moyennes. La démarche est la même pour mettre en
évidence un éventuel effet tuteur à partir des variables assiduité et disponibilité des étudiants.
Résultats et discussions
Le triplet est un instrument d’analyse global à l’année et également semaine par semaine, pour visualiser l’activité de l’étudiant. Ce n’est pas l’objet de cette article, mais l’observation du démarrage de 8 promotions des différentes formations étudiées, montre que les étudiants qui se maintiennent pendant deux séminaires de suite en dessous de la barre des 30 % en assiduité, disponibilité par rapport à l’étudiant le plus connecté, ne poursuivent pas. Cet indicateur est donc primordial pour s’assurer de l’implication de l’étudiant. De manière plus générale, on peut en reprendre les bases pour dessiner les cadres généraux d’usages. Les volumes de chaque formation sont très différents.
Assiduité (connexions)
Disponibilité (heures)
Implication (actions)
Lpatc 696 452 3499
Msi 266 136 1670
Uticef 479 290 1568
Tableau 1. Moyenne des connexions, disponibilités et implications des étudiants dans les trois formations étudiées
a) Fréquentation des lieux
La plate-forme Acolad est conçue pour que les espaces géographiques déterminent les usages. Par exemple le bureau, est un espace individuel dans lequel l’étudiant va stocker des documents sur les étagères, va envoyer des messages privés et gérer les fonctionnalités de la plate-forme Acolad (de fait, on peut préciser ce qu’il fait, fonctionnalité par fonctionnalité). Ce n’est pas un espace d’interaction, mais un espace personnel. Au contraire le foyer, est un espace collectif et libre dans lequel chacun peut venir rencontrer les autres pour échanger sans contrainte. Les salles de cours permettent les accès aux contenus d’enseignement sous forme écrite, sonore ou vidéo et ne sont donc pas des espaces d’interaction non plus. Ce ne sont pas davantage des espaces personnels mais des lieux à fréquentation solitaire. Cela signifie que l’étudiant se rend dans cet espace sans rencontrer d’autres utilisateurs, mais cela n’est pas un espace individuel. Comme dans une bibliothèque, par définition commune, il peut consulter des contenus que d’autres peuvent consulter également sans cependant pouvoir rentrer en interaction dans ce lieu. Enfin les salles de séminaires sont entièrement dédiées aux échanges, en grand groupe ou bien en
équipes restreintes lorsque l’on se rend aux salles à l’étage. Les transactions sont synchrones ou asynchrones bien que ces dernières soient marginales (Jaillet, 2004).
En distinguant les lieux à implication solitaire (bureau, cours) ou collective (foyer, séminaire, équipe), l’étude des données montre que l’utilisation d’Acolad se fait d’abord pour ce qui est collectif.
bureau cours foyer Salles de séminaires
Salles d’équipes
Tables de discussion en équipe
Total
Lpatc 5,0 4,4 5,0 54,2 25,8 5,6 100
Msi 3,4 11,2 3,5 41,9 34,9 5,1 100
Uticef 6,0 6,2 3,4 44,3 33,5 6,6 100
La moyenne est établie à partir du pourcentage de connexions de chaque utilisateur dans les différents lieux.
Tableau 2. Moyenne des assiduités (connexions) des étudiants par formation dans les différents lieux en %
Quelle que soit la formation, les utilisateurs se connectent avant tout dans les espaces collectifs. La fréquentation des espaces personnels ou à usage solitaire est beaucoup plus faible.
bureau cours foyer Salles de séminaires
Salles d’équipe
s
Tables de discussion en équipe
Total
Lpatc 2,6 9,5 1,5 25,1 36,9 24,4 100
Msi 3,3 14,0 1,5 16,5 40,5 24,2 100
Uticef 6,3 7,6 1,7 19,8 43,7 21,0 100
La moyenne est établie à partir du pourcentage de connexions de chaque utilisateur dans les différents lieux.
Tableau 3. Moyenne des disponibilités (durée) des étudiants par formation dans les différents lieux en %
Pour toutes les formations, l’espace séminaire est le lieu auquel les utilisateurs se connectent le plus souvent (tableau 2). C’est un effet de la conception d’Acolad, puisqu’il est nécessaire de passer par là pour accéder à l’espace équipe. En se focalisant sur le temps passé dans chaque lieu, il apparaît que le travail en équipe mobilise le plus la disponibilité de chacun. Cela concerne les discussions synchrones et la présence dans le lieu équipe (tableau 3). Ce qui est remarquable, c’est la
différence entre le nombre de connexions pour les discussions en équipe autour de 5 % (tableau 2) du total, et le temps que cela représente, de 21 % à près de 25 % du total (tableau 3). Cela signifie que les étudiants, toutes formations confondues, se connectent aux discussions en équipes pour des durées longues. Il est possible que cette particularité soit due au travail collaboratif en interactions synchrones. En effet, le fait de devoir interagir en direct avec d’autres impose une optimisation plus rigoureuse des rendez-vous. Par contre la fréquentation du foyer, qui est un lieu d’échange synchrone également, suit une symétrie inverse avec 3 à 5 % des connexions des étudiants pour environ 1,5 % de la durée passée sur Acolad. Il faut préciser que cet espace n’est pas dédié aux apprentissages mais aux échanges informels. D’ailleurs, 20 % des échanges dans le foyer se font entre étudiants de différentes promotions. C’est-à-dire que la mixité des promotions en chevauchement (il y a deux rentrées, une en septembre, l’autre en janvier) favorise la
« matérialisation » d’Acolad comme un campus.
b) De la fréquentation à l’activité
Afin de comparer les niveaux d’activité dans chacune des formations, les variables « assiduité » et « implication » sont indiquées pour une même base horaire.
Autrement dit, pour une heure de présence sur Acolad, combien y a-t-il de connexions et combien d’activités (de l’acte de langage à l’ouverture ou dépôt d’un document) ? Par simplicité et pour éviter les décimales de connexions, on exprime le tout pour 100 heures.
Assiduité
(connexions) Disponibilité
(temps) Implication (actions)
Uticef 165 100 540
Msi 205 100 1287
Lpatc 154 100 774
Tableau 4. Moyenne des connexions et actions réalisées en 100h pour chaque formation
Ce tableau montre que pour une même durée d’usage, les comportements des étudiants dans les trois formations sont différents. Le différentiel est beaucoup plus important du point de vue de l’implication que de l’assiduité. La formation MSI a en moyenne le plus d’implication et d’assiduité. C’est paradoxal, car c’est en même temps celle qui a le plus faible nombre d’heures sur Acolad (tableau 1, MSI). Cela peut être également la marque d’une optimisation du temps consacré à la formation par les étudiants MSI qui font le maximum de choses en un minimum de temps.
c) Liens entre disponibilités et évaluations des Unités de Valeurs
La caractéristique principale du modèle d’enseignement à distance porté par ACOLAD, concerne le travail collaboratif en séminaire et en équipe. En conséquence, l’une des questions intéressantes concerne le lien éventuel entre le temps passé dans les lieux qui fonctionnent sur la base de l’interaction des étudiants et les résultats aux évaluations afin de vérifier si cela a un impact sur leurs résultats évalués et notés. En termes d’hypothèse, plus un étudiant passe du temps dans un espace d’interactivité, plus ses résultats en notes sont élevés.
Pour ce faire on distingue trois lieux d’interactivités :
– le séminaire en groupe d’une douzaine de personnes au maximum (ce qui est graphiquement représenté par le rez-de-chaussée du bâtiment séminaire) ;
– la salle de travail en équipe qui dispose des mêmes fonctionnalités qu’en salle de séminaire mais pour un nombre réduit de personnes (3 ou 4 étudiants au maximum) ;
– la table de discussion en équipe (dont on voit qu’elle occupe en moyenne 25 % des temps d’utilisation d’Acolad) (tableau 4).
Unités de valeur
Salle de séminaire Salle d’équipe Table d’équipe Atca K=30 k (0,046;15) = 35 K=42 k (0,046;15) = 35 K=46 k (0,046;15) = 35 Atcb K=54 k (0,046;17) = 42 K=62 k (0,046;17) = 42 K=68 k (0,046;17) = 42 Atcc K=24 k (0,046;17) = 42 K=56 k (0,046;17) = 42 K=44 k (0,046;17) = 42 Atcd K=10 k (0,046;15) = 35 K=-2 k (0,046;15) = 35 K=44 k (0,046;15) = 35 Atce K=-8 k (0,05;14) = 31 K=-9 k (0,05;14) = 31 K=36 k (0,05;14) = 31 Atcf K=23 k (0,046;15) = 35 K=-1 k (0,046;15) = 35 K=55 k (0,046;15) = 35 Msia K=87 k (0,051;22) = 59 K=137 k(0,051;22)= 59 K=90 k (0,051;22) = 59 Msib K=50 k (0,051;22) = 59 K=62 k (0,051;22) = 59 K=-36 k(0,051;22)= 59 Msic K=92 k (0,051;22) = 59 K=-54 k(0,051;22)= 59 K=-52 k(0,051;22)= 59 Uticefa K=42 k (0,048;18) = 45 K=32 k (0,048;18) = 45 K=48 k (0,048;18) = 45 Uticefb K=-29 k (0,048;18) = 45 K=37k (0,048;18) = 45 K=51 k (0,048;18) = 45 Uticefc K=77 k (0,047;19) = 49 K=57 k (0,047;19) = 49 K=63 k (0,047;19) = 49 Uticefd K=2 k (0,047;19) = 49 K=66 k (0,047;19) = 49 K=84 k (0,047;19) = 49 Les résultats en italique désignent le fait que les variables sont indépendantes.
Tableau 5. Test de Kendall vérifiant l’hypothèse d’une dépendance entre la disponibilité d’un étudiant et le résultat évalué par une note
Pour chaque unité de valeur, la variabilité des notes des étudiants est étudiée par rapport à la durée de ses connexions dans les différents lieux. Sur l’ensemble des 52 unités de valeurs des trois formations, un test de Kendall, montre que les variables
« disponibilité » et « résultats évalués des étudiants » ne sont pas indépendantes pour 13 unités de valeurs. Il est intéressant de noter qu’à l’exception de deux d’entre elles (Msib, Msic), c’est le lieu d’interaction verbale en équipe (3 personnes) qui est déterminant. Plus l’étudiant consacre de disponibilité à la discussion en équipe, plus les notes sont élevées.
Pour un quart seulement des unités de valeurs, il y a dépendance entre la disponibilité des étudiants et leurs notes à cette UV Plus les étudiants sont connectés longtemps, meilleures sont leurs notes, et inversement. Le fait est significatif mais pas systématique, car pour les ¾ des UV, il n’y a pas dépendance entre les deux variables. La variable « disponibilité » agit peut-être comme un écran. Il est imaginable que les étudiants qui se connectent beaucoup ont des atomes crochus avec le tuteur qui leur rend bien en termes de notes, même si cela n’intervient que pour une partie de l’évaluation. Ou alors parce que les étudiants qui se connectent beaucoup ont un intérêt pour la matière, donc s’investissent d’avantage, donc sont mieux notés. A l’inverse, les étudiants qui se connectent plus faiblement auraient moins d’intérêt et donc se verraient payés en retour de leur faiblesse. Sans rentrer dans tous les détails, les unités de valeur qui sont porteuses de cet effet, ne sont pas forcément les plus théoriques ou les plus techniques, ou plus pratiques que les autres. Il y a effet, mais dans l’état actuel, rien ne permet d’en identifier les raisons.
d) Effet tuteur
L’équipe de l’Unité de Technologie Educative de l’Université de Mons Hainault, avec laquelle l’une des trois formations est conduite, UTICEF, s’est concentrée sur la perception, a priori et a posteriori, qu’ont les étudiants dans cette formation de l’action du tuteur et son impact (De Lièvre, Depover, Quintin, Decamp, 2003). Les enquêtes ont mis en évidence la forte attente que les étudiants ont de l’action de leur tuteur à partir de six fonctions tutorales :
– méthodologique cognitive, – méthodologique métacognitive, – sociale,
– technique, – organisationnelle, – évaluative.
A posteriori, les étudiants valorisent également l’impact du tuteur même si c’est au prix d’un décalage significatif entre ce qu’ils attendaient et ce qu’ils ont retenu de son intervention.
In situ, dans un dispositif à distance, est-il possible de mettre en évidence qu’en fonction du tuteur, les étudiants ont un comportement différent. Deux variables sont retenues pour cette étude :
– l’assiduité, autrement dit, l’étudiant multiplie les connections pour avoir l’occasion de rencontrer le tuteur ou pour que celui-ci puisse constater sa forte connexion à l’enseignement qu’il encadre (Acolad permet au tuteur de repérer facilement cette donnée pour chaque étudiant) ;
– la disponibilité, donc le temps passé dans l’Unité de valeur, pour les mêmes raisons.
L’étude des variables porte sur les lieux « séminaires » de l’application Acolad.
Test Kruskal- Wallis
Variable tuteur
(ddl)
Assiduité (Connexions) (Val.th./Seuil)
Disponibilité (durée) (Val.th./Seuil)
UTICEF 17
(16)
H = 53,48 (32/0,01)
H=100,72 (32/0,01)
MSI 12
(11)
H=212,79 (24,73/0,01)
H=386,38 (24,73/0,01)
ATC 22
(21)
H=202,59 (40,29/0,01)
H=161,05 (40,29/0,01)
Tableau 6. Etude de l’indépendance des variables tuteurs, assiduité et disponibilité
Chaque valeur calculée (H) est très largement supérieure à la valeur théorique (Val. th.), on peut rejeter l’hypothèse nulle, et donc l’hypothèse d’indépendance entre les variables tuteur, assiduité et disponibilité. Il y a bien un effet tuteur. Mais que dire de cette non indépendance ? Qu’est ce qui fait que l’étudiant sera à la fois plus assidu et plus disponible pour l’un ou l’autre tuteur ?
Le coefficient de corrélation entre les variables assiduité et disponibilité des tuteurs et des étudiants peut au moins éclairer une idée couramment répandue selon laquelle, à tutorat fortement impliqué, étudiant fortement impliqué et réciproquement. Si un tuteur est très actif, l’étudiant l’est-il de concert ?
Pour Uticef, la réponse est clairement non. Le coefficient de corrélation laisse à penser que ce n’est pas la forte connectivité du tuteur qui détermine l’équivalent chez les étudiants qu’il encadre. Même chose pour les durées, la corrélation n’est pas établie entre la forte disponibilité du tuteur et celles des étudiants. Pour Msi et Lpatc, du point de vue connexions c’est également négatif. En ce qui concerne la durée, il semble qu’il y ait un léger effet.
Corrélation entre étudiants et tuteurs
Assiduité (Connexions)
Disponibilité (Durée)
UTICEF R=0,01 R=0,04
MSI R=-0,218 R=0,633
ATC R=0,198 R=0,557
Tableau 7. Coefficient de corrélation entre assiduité et disponibilité des tuteurs et des étudiants
Si ce ne sont pas la disponibilité et l’assiduité qui peuvent expliquer l’effet tuteur, c’est que d’autres variables sont pertinentes. Celles-ci plus qualitatives renvoient aux prestations d’accompagnement du tuteur. Il n’est pas extraordinaire de supposer que la qualité de l’enseignement pourrait expliquer l’implication de l’étudiant. Mais, c’est là une autre voie à explorer qui n’est pas aussi simple que d’énoncer a priori une typologie de tutorat. Il faut des indicateurs tangibles, objectifs, différents de l’impression relevée par questionnaire. Cela pose le problème de la définition de la qualité par des indices quantitatifs également. C’est l’objet du triplet tutoral qui reprend l’idée de l’utilisation des traces laissées par les utilisateurs en forgeant trois variables concentrées sur les échanges synchrones :
– la proportion d’actes d’un tuteur centré sur un étudiant par rapport au groupe, (coefficient preceptoral),
– la proportion d’interpellations des étudiants par le tuteur sur l’ensemble de ses interventions (coefficient d’interpellation),
– la réactivité du tuteur aux propos des étudiants (coefficient de réactivité).
C’est là l’objet d’une autre recherche.
Conclusion
La création, la validation du triplet d’activité avaient pour objectif de forger un instrument à l’usage des enseignants pour qu’ils puissent se représenter ce que font leurs étudiants à distance. Pour cela, il s’est agi de montrer que ce triplet, assiduité, disponibilité, implication, comme censeur du niveau d’activité de l’étudiant (tableau 1), est un instrument utilisable. En reprenant chacune des variables de ce triplet, les divergences ou convergences apparaissent. Il est singulier que les niveaux d’assiduités et de disponibilités soient en moyenne comparables, dans chacun des lieux (tableaux 2 et 3). Mais d’un autre côté, bien qu’utilisant une pédagogie proche, voire semblable, les formations accusent des comportements d’étudiants très différents en termes de disponibilité et d’implication (tableau 4). Par ailleurs, on atteste que pour un quart des unités de valeurs, l’une des variables du triplet d’activité, la disponibilité dans les lieux de fortes interactivités potentielles, peut ne
pas être indépendante par rapport aux scores des étudiants dans les évaluations (tableau 5). Mais le phénomène n’est pas majoritaire. Selon un autre point de vue, les tuteurs ont un impact important, puisque l’on peut relever qu’ils n’induisent pas la même connectivité et disponibilité chez les étudiants (tableau 6). Cependant, ce n’est pas parce qu’ils se connectent beaucoup et longtemps, que les étudiants font de même. Les coefficients de corrélation sont à ce sujet nuls ou faibles (tableau 7). En s’intéressant à la complexité d’un dispositif d’apprentissage, on ne peut participer d’un réductionnisme qui prend une partie pour le tout. Avant de vouloir prétendre que l’on apprend mieux ou moins bien à distance avec des instruments de travail collaboratif (Arnaud, 2003), il faut d’abord reconnaître que l’on connaît et maîtrise bien mal l’ensemble de la complexité qui se noue dans ces dispositifs. Il faut dès lors, par touches successives, identifier ce qui se produit de façon objective et reproductible. C’est possible pour deux raisons au moins. D’une part, les lieux sont attachés à des fonctions particulières. D’autre part, le modèle pédagogique affecte à l’interaction synchrone entre pairs les problématiques liées à l’apprentissage. Ainsi le double mouvement d’externalisation et d’internalisation (Clot, 2002) caractéristique d’un apprentissage selon une approche socioconstructiviste peut être mis en évidence à partir des traces laissées par tous les utilisateurs. Pour ce qui concerne la réappropriation de ce triplet d’activité par les enseignants individuellement, comme c’est l’objectif, afin de les aider à se forger d’autres perceptions de l’activité des étudiants alors qu’ils ne peuvent les voir, il faut attendre les promotions en cours et les études qui leur sont consacrées. D’ores et déjà, l’instrument triplet d’activités est implémenté dans Acolad dans le bureau du tuteur et celui-ci peut observer pour chaque séminaire qu’il encadre comment celui-ci évolue pour chaque étudiant.
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