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 Numéro 56, Décembre 2004 
Vers une métasynthèse des impacts des TIC sur l'apprentissage et l'enseignement dans les établissements du réseau collégial québécois Version Imprimable  Version imprimable
Parcours méthodologique

Christian Barrette
Chargé de projet  (ARC)



D'entrée de jeu, il convient de préciser l’exactitude du terme «métasynthèse» utilisé ici pour rendre compte du travail réalisé par l’Association pour la recherche au collégial (ARC). En effet, on confond parfois les deux types de métarecherche que sont la méta-synthèse et la méta-analyse. Sans s’y attarder, car ce n’est pas le but de ce texte, il convient tout de même de préciser rapidement cette distinction. La méta-analyse est une procédure utilisée en statistiques pour déterminer la direction et l’ampleur des effets mesurés quantitativement sur des groupes dans des contextes différents. La situation exemplaire d’application de cette procédure est la mesure du degré de signification de la différence entre des moyennes observées dans des groupes à l’intérieur de recherches diverses. Les groupes peuvent avoir des effectifs et des écarts-types différents, mais la procédure de la méta-analyse réussit à aplanir ces particularismes. En outre, quand plusieurs recherches concluent, individuellement, que la différence de moyenne entre des groupes n’est pas significative, il se peut qu’une méta-analyse en arrive à déceler à travers elles une tendance globale qui est significative. La métasynthèse constitue une tout autre approche de la réalité. Il s’agit d’une analyse dégageant des tendances dans les effets rapportés de manière qualitative auprès de groupes variés. Les données ne se prêtent pas à un raisonnement probabiliste ni à un traitement statistique, mais la métasynthèse les traite quand même en les compilant et en les croisant de manière systématique et explicite, ce qui donne prise au raisonnement critique et donc à une certaine validation de ses conclusions.


Défis de la métasynthèse de l’ARC

Tirer des conclusions relatives aux impacts de l’utilisation des TIC sur l’apprentissage et l’enseignement dans les établissements du réseau collégial québécois depuis 1985 comporte un certain nombre de difficultés. La première en importance tient au nombre assez petit de recherches empiriques — 26 — qui ont fourni au réseau des données sur ces impacts, que ces données soient qualitatives ou quantitatives. On saisit les limites de ce corpus quand on constate qu’il couvre 18 ans de pratiques dans un domaine en changement accéléré. Une recherche et demie par année, en moyenne, dans ce contexte, c’est peu, surtout pour étudier des objets très différents, dans une multitude de champs disciplinaires et avec des méthodes de collecte et d’analyse très variées. L’exercice de la métasynthèse se trouve donc compliqué du fait qu’il porte sur du matériel constitué d’une petite collection de monographies somme toute hétéroclite. Il résulte de ce constat que ce qui va ressortir de la métasynthèse ne représente qu’un fragment de la situation mise en examen. Cela commande de situer ce fragment à l’intérieur d’un portrait plus vaste, provenant d’une recension d’autres efforts de synthèse. En autant qu’on ne pense pas qu’il se soit produit dans les établissements du réseau collégial quelque chose d’unique au monde, on peut avantageusement raccrocher les conclusions de notre métasynthèse à celles tirées d’un contexte plus global. C’est ce qui justifie d’avoir commencé ce travail par une recension des écrits dont nous avons présenté les grands résultats dans un autre texte (BARRETTE, 2004).


L’analyse multisites de Miles et Huberman

Comme nous l’indiquions plus haut, la démarche d’une métasynthèse peut être systématisée afin de rendre transparentes les étapes du traitement des données. Cela rend possibles la critique et à la validation bien mieux que ne peut le faire le simple résumé.

Miles et Huberman (2003) fournissent un cadre méthodologique utile pour réaliser la métasynthèse des 26 monographies de notre corpus; il s’agit d’une procédure qu’ils désignent comme une «analyse multisites». Les auteurs signalent deux avantages à cette procédure. Premièrement, une analyse, plutôt qu’une compilation, de sites variés permet aux chercheuses et chercheurs de dégager des observations généralisables. Deuxièmement, la comparaison des cas «difficiles», qui se soustraient aux généralisations faciles par leur caractère exceptionnel, aide à raffiner l’analyse :

«La multiplication des sites permet également au chercheur de trouver des cas contraires qui renforcent une théorie générale par l'examen de similarités et de différences entre les sites … Les études multisites déterminent exactement les conditions spécifiques de la survenance d'un résultat tout en facilitant la formation des catégories les plus générales relatives à la façon dont ces conditions peuvent être reliées.» (MILES et HUBERMAN, 2003,
p. 308-309)

Deux temps marquent la progression de la démarche. Le premier, essentiellement exploratoire, a pour ambition d’explorer les sites en les distribuant selon des variables descriptives jugées pertinentes. Le deuxième passe à l’attaque, en quelque sorte, en dégageant des patterns dans les associations entre les variables. En autant que cela soit possible,ces associations s’organisent ultimement en un «réseau de causalités». Dans le reste du présent texte, nous exposons à la fois la procédure suivie et les résultats obtenus au fil des étapes de ces deux grands temps de la recherche.


Explorer et décrire

Miles et Huberman font valoir qu’il y a deux stratégies possibles pour effectuer l’exploration, opération initiale du processus. La première, dite «orientée-cas», commence par l’analyse détaillée d’un cas en tentant d’y repérer des critères de description qui seront par la suite appliqués aux autres cas, quitte à les raffiner au fur et à mesure des découvertes. Avec la deuxième, dite «orientée-variable», on procède en recherchant des thèmes transversaux présents dans tous les sites considérés. Il existe finalement aussi la possibilité de suivre une approche mixte.

«Il est possible et souvent souhaitable de combiner ou d'intégrer les approches orientée-cas et orientée-variable.»

« … nous suggérons une stratégie que l'on pourrait appeler l'accumulation des cas comparables. L'analyste rédige le compte rendu d'une série de cas, en ayant recours à une série de variables plus ou moins standardisées … Puis l'analyste utilise des matrices et d'autres modes de présentation pour examiner chaque cas en profondeur. Lorsque chaque cas est bien compris (les variables transversales au cas peuvent évoluer et se modifier en cours de processus), l'analyste cumule les modes de présentation au sein d'une méta-matrice qui est souvent condensée par la suite afin de permettre une comparaison systématique.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 314)



Figure 1. Schéma de l’analyse conceptuelle présidant à la métasynthèse de l’ARC relative à l’impact des TIC sur l’apprentissage et l’enseignement dans les collèges québécois, entre 1985 et 2003 (Barette, 2004).


C’est cette voie que nous avons suivie, considérant que l’analyse conceptuelle tirée de la recension des écrits nous avait déjà fourni les «variables plus ou moins standardisées» requises. Nous rappelons ci-dessous, dans la figure 1, comment s’organisent ces variables.

Chacune des variables se décline selon des modalités peu nombreuses pour éviter une suranalyse qui aurait empêché le regroupement des cas. Ces modalités étaient soit nominales, soit ordinales, et mutuellement exclusives ou combinables, selon les cas. Une base de données a été confectionnée qui intègre cette grille d’analyse.

Ainsi, nous avons procédé à la description des 26 cas du corpus, affectant à chacun les modalités qui nous semblaient adéquates pour toutes les variables de l’analyse. Des extraits du rapport de recherche propre à chaque cas ont pu être ajoutés aux données pour documenter la qualification effectuée. Cela correspond à la stratégie «orientée-cas». Par la suite, dans la phase «orientée-variable», nous avons confectionné, directement dans la base de données, des tableaux synoptiques ordonnés.

«Une des premières opérations lorsque l'on passe de l'analyse intra-sites à l'analyse inter-site consiste à déterminer combien de sites partagent les mêmes caractéristiques. La façon la plus simple est pour l'analyste de prendre toutes les matrices de site et d'essayer de générer une matrice inter-site qui incorpore toutes les données. Quand le même item apparaît dans plus d'un site, on le signale sur la matrice … » (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 326)

La distribution des 26 recherches du corpus qui s’en dégage est intéressante. En voici les grandes lignes pour les variables décrivant plusieurs cas.

 

  1. Visées méthodologiques

    1. Descriptive-exploratoire : 10

    2. Corrélationnelle-explicative : 6

    3. Descriptive-exploratoire et corrélationnelle-explicative : 6

    4. Descriptive-exploratoire et recherche-action : 3

    5. Recherche-action : 1


  2. Niveau d’intégration des TIC

    1. Extension hors classe : 9

    2. Complément hors classe : 6

    3. Enrichissement en classe : 5

    4. Tous les niveaux confondus : 3

    5. Extension hors classe et enrichissement en classe : 1

    6. Ouverture hors classe : 1

    7. Non précisé : 1


  3. Approche socioconstructiviste

    1. Absente : 11

    2. Forte : 6

    3. Faible : 5

    4. Non précisé : 4


  4. Pédagogie de la maîtrise

    1. Absente : 12

    2. Forte : 4

    3. Faible : 4

    4. Non précisé : 6


  5. Approche de la performance

    1. Absente : 12

    2. Forte : 5

    3. Faible : 3

    4. Non précisé : 6

  6. Impacts sur les résultats scolaires

    1. Non précisé : 10

    2. Impacts neutres : 9

    3. Impacts positifs : 5

    4. Impacts neutres ou négatifs : 2


  7. Observations d’opérations cognitives complexes chez les élèves

    1. Avérées : 13

    2. Non précisé : 10

    3. Non avérées : 3


  8. Impacts sur la motivation des élèves

    1. Avérés : 13

    2. Non précisé : 9

    3. Non avérés : 4


Ordonner et expliquer

Une fois les sites ordonnés en fonction des variables descriptives retenues, on commence à se former une idée d’ensemble au sujet du corpus. Mais le piège le plus grave serait ici de se forger cette image à partir d’un aplanissement par la moyenne. Que signifierait en effet le portrait suivant de la recherche sur les impacts pédagogiques des TIC dans les cégeps depuis 1985, portrait forgé à partir des modalités les plus fréquentes pour chacune des variables descriptives?

«Il s’agit dans l’ensemble de recherches à caractère descriptif et exploratoire, portant sur l’utilisation des TIC pour poursuivre en dehors de la classe des activités qui s’y sont déroulées sans stratégie pédagogique arrêtée, pour lesquelles on n’a pas précisé s’il y avait eu un impact sur les résultats scolaires mais qui ont donné lieu à l’observation d’activités cognitives complexes et pour lesquelles les élèves ont fait preuve de motivation :»

Aucune des recherches ne correspond à ce portrait moyen.

«Si l'on part de l'idée que pour tout ce qui touche au domaine de l'homme, les explications, explications causales y comprises, ne sont pas monolithiques, mais qu'elles impliquent toujours une trame complexe de conditions et d'effets, le problème clé est de savoir comment construire une analyse congruente à partir de trames multiples.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 367)

Pour arriver à cette analyse de qualité, on ne peut se contenter d’associer les modalités les plus fréquentes si celles-ci ne sont pas d’abord reliées entre elles dans les cas eux-mêmes. Miles et Huberman sont clairs :

«Il est déterminant de comprendre les dynamiques à l'œuvre dans chaque site en particulier avant de procéder aux explications inter-sites. Faute de quoi, la superficialité s'instaure … On ne peut pas négligemment considérer les sites en bloc, en synthétisant les similarités et les différences relatives à quelques variables importantes partagées … La trame des conditions — les causes, les effets, les résultats et leur séquence temporelle — propre à chaque site doit être protégée pendant l'analyse … De telles trames peuvent avoir besoin d'être clarifiées et simplifiées mais elles doivent être dissociées dans leurs différentes composantes. Il y aura toujours de multiples causes et de multiples effets et certains effets deviennent par la suite des causes d'effets ultérieurs. Il nous faut avoir une perspective d'ensemble.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 368)

Puisqu’on estime que l’impact pédagogique des TIC est un phénomène multidéterminé, il faut commencer par examiner comment les variables sont reliées entre elles dans les cas observés. Un excellent outil pour commencer ce travail nous est fourni par les circomplex.

«Les circomplex sont des figures présentant des données provenant de tous les sites suivant deux dimensions importantes, ou plus, reliées entre elles. Les données de site sont évaluées avec soin, et disposées dans l'espace formé par les axes respectifs, afin de pouvoir déterminer la similarité et le contraste entre les sites. Le principe est celui de l'analyse bivariée (ou multivariée) des relations dans un espace défini par des coordonnées.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 352)

Le circomplex est donc un nuage de dispersion des cas dans un plan cartésien à deux ou trois dimensions, chacune correspondant à une variable. Son examen visuel permet de voir se coaguler des cas autour de valeurs associées dans les variables. C’est un excellent outil pour répondre à la question : «Le corpus montre-t-il une association entre telle et telle variable?» Dans notre métasynthèse, compte tenu à la fois du petit effectif du corpus et du faible nombre des modalités de nos variables, nous avons adapté le principe de la confection des circomplex en les remplaçant par des histogrammes à trois dimensions. L’axe des x et celui des y correspondent à des variables dont on veut voir l’association dans les cas observés. Le choix des deux variables à croiser repose sur une anticipation de ce qui peut être un facteur précédent (cause ou condition) et son effet. La distribution des cas se fait en les empilant le long de l’axe z, au croisement des modalités des deux variables examinées.

Nous avons ainsi effectué les croisements suivants, en nous basant sur ce qui pouvait être raisonnablement considéré comme une variable déterminante et une variable déterminée, et en nous limitant aux croisements pour lesquels le corpus fournissait un nombre suffisant de cas à croiser1.



1. Changement pédagogique induit chez les professeurs selon le niveau d'intégration des TIC



2. Manifestation de motivation et d’intérêt chez les élèves selon le niveau d’intégration des TIC



3. Manifestation de motivation et d’intérêt chez les élèves selon le niveau d’intensité de l’approche de la maîtrise



4. Manifestation de motivation et d’intérêt chez les élèves selon le niveau d’intensité de l’approche de la performance



5. Manifestation de motivation et d’intérêt chez les élèves selon le niveau d’intensité de l’approche socioconstructiviste



6. Manifestation d’opérations cognitives complexes chez les élèves selon le niveau d’intégration des TIC



7. Manifestation d’opérations cognitives complexes chez les élèves selon le niveau de l’approche de la maîtrise



8. Manifestation d’opérations cognitives complexes chez les élèves selon le niveau de l’approche de la performance



9. Manifestation d’opérations cognitives complexes chez les élèves selon le niveau de l’approche socioconstructiviste



10. Impacts sur les résultats scolaires selon le niveau d'intégration des TIC



11. Impacts sur les résultats scolaires selon le niveau de l’approche de la performance



12. Impacts sur les résultats scolaires selon le niveau de l’approche de la maîtrise



13. Impacts sur les résultats scolaires selon le niveau de l’approche socioconstructiviste



14. Impacts sur les résultats scolaires selon le niveau de l’équipement mis à la disposition des usagers



15. Impacts sur les résultats scolaires selon le niveau de formation des usagers


Sans surprise, aucun de ces croisements ne montre une association claire et directe entre les variables. Chaque tendance qui se dessine se brouille de cas contradictoires. Le comportement des cas constituant le corpus des études menées dans les cégeps depuis 1985 rejoint donc celui des cas rapportés un peu partout dans le monde, comme en font foi les métasynthèses déjà recensées (BARRETTE, 2004).

Dans ces circonstances, Miles et Huberman se font rassurants :

«Les cas qui ne correspondent pas aux explications émergentes doivent être considérés comme des alliés. Ils surprennent l'analyste, le confrontent et l'obligent à repenser, étendre et réviser ses théories.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 368-369)

Nous avons suivi ces conseils et examiné attentivement les «cas difficiles» en vue d’y déceler l’intervention d’autres variables. À titre d’exemple, considérons cette question incontournable : «Peut-on établir un lien entre les niveaux d’intégration des TIC dans les pratiques pédagogiques et leur effet sur les résultats scolaires des élèves?»

L’histogramme correspondant à ce croisement affiche trois cas exceptionnels :

On observe qu'une bonne part (12 sur 18) des études conclut à l’absence de différence dans les résultats scolaires, en particulier dans les cas d'intégration les plus faibles. Dans le cas de l'intégration au premier niveau, on observe même un cas (nº 5) où l'impact a été une baisse des résultats. En revanche, on a aussi un cas (nº 7) d'amélioration des résultats au même niveau d'intégration. Il faut comparer ces deux études pour trouver en quoi elles se distinguent sur le plan des variables potentiellement déterminantes des résultats.

Ces deux études ont plusieurs points en commun, sauf en ce qui concerne le niveau des équipements disponibles et celui de la formation des usagers. Paradoxalement, l'étude 5, qui a conclu à une baisse des résultats, possédait un bon niveau d'équipement, au contraire de l'étude 7. Il ne paraît pas facile d'expliquer leur écart par ce paramètre. Par ailleurs, l'étude 5 se caractérise également par une absence de formation des usagers, une condition non précisée dans le cas de l'étude 7. Sans pouvoir l'établir, il se peut que l'absence de formation des usagers explique la baisse des résultats scolaires.

On note aussi qu'il y a eu plus de cas aboutissant à une amélioration des résultats qu'à leur diminution et ce, dans un rapport de 5:1, mais sans qu'il soit possible de voir une organisation de ces cas sur l'échelle de l'intégration. À cet égard, il faut comparer l'étude 7, relevant du premier niveau d'intégration, à l'étude 17 pour trouver ce qu'elles ont en commun parmi les variables potentiellement déterminantes des résultats scolaires. Ces études partagent d'avoir été conduites dans un cadre pédagogique «fort». L'étude 7 s'est déroulée selon une approche axée sur la performance, correspondant d'ailleurs assez bien à une intégration du premier niveau, et l'étude 17 dans le contexte d'une approche de la maîtrise personnelle, approche elle-même compatible avec une intégration du niveau 3 (celui du complément hors classe). Il se peut donc qu'une approche pédagogique forte mise en place dans un niveau d'intégration adapté soit un facteur de hausse des résultats scolaires.

À partir de cet exemple, on constate qu’un examen des cas exceptionnels dans les croisements peut permettre le repérage d’autres facteurs déterminants. Nous avançons alors vraiment sur le terrain de l’analyse multivariée. Notre examen des 15 croisements nous a permis de tirer 11 hypothèses de relations entre les variables. Chacune de ces formulations implique un effet associé à deux variables considérées comme ses déterminants ou antécédents. D’une manière intéressante, on voit certains facteurs présents dans plus d’une hypothèse, confirmant éventuellement leur rôle prépondérant dans l’interaction entre les variables.

À cette étape de l’analyse intersites, Miles et Huberman proposent des outils pour vérifier l’efficacité des hypothèses établissant des variables déterminantes. Ces outils sont des matrices, dont la matrice des effets ordonnés par site2 et la matrice prédicteurs-résultats ordonnés par site3. Le raisonnement qui justifie le recours à ces outils est de comparer les hypothèses émergentes de corrélation entre les variables avec les données propres à chacun des sites. Il s’agit en fait de tester le pouvoir explicateur des hypothèses.

«Mais il est bien plus utile et humble de considérer la validité empirique d'une prédiction en confrontant une configuration supposée élégante de covariation avec les configurations locales plus terre-à-terre observées effectivement dans les rapports de sites. Si aucun site ne présente une configuration correspondant à la série de prédictions émergeant de la matrice, cette dernière est vide de sens et la prédiction est, littéralement, sans fondement.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 387)

Nous avons appliqué ce principe de la manière suivante. Nous avons créé une matrice croisant les 25 recherches analysées et les 11 hypothèses, en estimant si chacun des sites :

  • confirmait l’hypothèse,

  • infirmait l’hypothèse,

  • était compatible avec l’hypothèse,

  • ne concernait pas l’hypothèse.


Nous avons ensuite réexaminé les hypothèses les plus faibles, celles qui se trouvaient contestées par un plus grand nombre de recherches, et nous les avons soit abandonnées, soit reformulées pour mieux tenir compte des données de tous les sites. Il en a résulté un ensemble de neuf hypothèses.

1) Résultats scolaires

Hypothèse 1- La présence d'une approche pédagogique axée sur la maîtrise ou, dans une moindre mesure, une approche socioconstructiviste, correspondant à une intégration des TIC au deuxième ou au troisième niveau, est associée à une amélioration des résultats scolaires.

Hypothèse 2- Une formation adéquate des usagers, combinée à des approches pédagogiques clairement définies, est associée à une amélioration des résultats scolaires.

Hypothèse 3- La présence d'un contexte pédagogique légèrement socioconstructiviste, mais enrichi par une autre approche pédagogique contribue à améliorer les résultats scolaires.

Hypothèse 4- Une approche pédagogique clairement définie mise en place dans un niveau d'intégration adapté est un facteur de hausse des résultats scolaires.


2) Intérêt et motivation

Hypothèse 5- Une approche pédagogique clairement axée sur la performance serait associée à une baisse de l'intérêt et de la motivation de la part des élèves.


3) Opérations cognitives élevées

Hypothèse 6- Les facteurs prépondérants d’émergence d’opérations cognitives complexes seraient à la fois une approche pédagogique axée sur la maîtrise ou de type socioconstructiviste, enracinée dans la formation en classe ou en laboratoire et se poursuivant dans des activités menées par les élèves hors classe.

Hypothèse 7- L’intégration des TIC au premier niveau uniquement coïnciderait le plus souvent avec l'absence d’opérations cognitives complexes.

Hypothèse 8- Une approche pédagogique confirmée appuyée par une condition d'équipement satisfaisante générerait des situations donnant lieu à l'observation d'opérations cognitives élevées.



Matrice de validation des hypothèses par chacune des 25 recherches analysées


4) Changements pédagogiques

Hypothèse 9- Une intégration des TIC qui dépasse le cadre de la salle de cours s'accompagne d'un changement pédagogique chez les professeurs.

De nouveau, ces hypothèses ont été comparées aux données des recherches pour en vérifier la solidité. La matrice de la page 22 présente le résultat.

Comme on le voit, nous sommes devant des propositions encore très fragiles, soutenues par un petit nombre de cas. La plus faible, de ce point de vue, étant l’hypothèse 2 («Une formation adéquate des usagers, combinée à des approches pédagogiques clairement définies, est associée à une amélioration des résultats scolaires»), qui n’est établie que dans une seule recherche, tout en étant compatible avec plusieurs et en n’étant contredite par aucune. Il demeure en plus des hypothèses que des recherches contredisent. Dans ces cas, un retour encore une fois aux données des recherches s’impose.

Prenons l’exemple du cas 5. Ce cas heurte l’hypothèse 4, qui avance qu’«une approche pédagogique clairement définie mise en place dans un niveau d'intégration adapté est un facteur de hausse des résultats scolaire.» Le cas 5 a utilisé une approche axée surtout sur la performance touchant la maîtrise d’opérations dans des laboratoires de psychologie. À cet égard, une intégration des TIC dans la classe seulement, ou plutôt comme ici dans le laboratoire comme tel, aurait pu conduire à de meilleurs résultats chez les élèves placés dans le contexte expérimental que chez ceux du groupe contrôle qui effectuaient les mêmes opérations sans utiliser d’ordinateurs. Or, ce sont des résultats équivalents, voire inférieurs, qui ont été observés dans le groupe expérimental.

La déception s’explique quand on sait que l’évaluation comparée s’est faite en appliquant aux élèves du contexte expérimental, utilisateurs des TIC, les procédures qui avaient été apprises par les élèves du groupe contrôle, non utilisateurs des TIC. Les élèves du groupe expérimental ont utilisé au cours de la session des ordinateurs pour réaliser les exercices en laboratoire, mais, au moment de l’évaluation, ils ont eu à faire leurs exercices sans ordinateur, en utilisant papier et crayon comme l’avaient appris à le faire leurs collègues du groupe contrôle. On peut concevoir que si les élèves du groupe expérimental avaient pu disposer d’ordinateurs pour faire leurs exercices, comme ils avaient appris à le faire, ils auraient sans doute obtenu des résultats équivalents à ceux des élèves du groupe contrôle, voire meilleurs. Inversement, personne ne doutera que si les élèves du groupe contrôle avaient eu à réussir leurs exercices en utilisant seulement des ordinateurs, leurs résultats auraient été nettement inférieurs à ceux du groupe expérimental. Les chercheurs ont voulu placer le groupe expérimental et le groupe contrôle dans des conditions de mesure identiques, mais ce faisant, ils les ont placés dans des conditions inégales.

Pour chacun des cas contradictoires, nous avons procédé ainsi à un retour aux sources pour vérifier si nous nous trouvions devant une contradiction flagrante. Chaque fois, nous avons pu établir des circonstances de recherche pouvant réduire la contradiction.

Les neuf hypothèses ne sont donc pas des conclusions, loin de là. Leur plus grande faiblesse est que le petit corpus ne peut fournir qu’un portrait limité des interactions possibles entre les multiples facteurs liant l’usage des TIC et l’apprentissage ou l’enseignement. De plus, sur la base même de ce corpus, elles restent fragiles – soutenues par un très petit nombre de cas et parfois contredites, avec plus ou moins de force. Ces hypothèses doivent donc être considérées pour ce qu’elles sont.


Conclusion et prospectives

Peut-on aller plus loin? Huberman et Miles nous invitent à le faire :

«Jusqu'ici dans ce chapitre, nous avons vu comment il est possible d'utiliser des matrices inter-sites pour explorer et tester des variables entre deux, puis entre plusieurs variables. Il est également possible d'effectuer un travail plus directement explicatif avec les méta-matrices en allant au-delà des prédictions (probabilistes) pour atteindre une analyse plus causale (déterministe). On peut rattacher une chaîne de prédicteurs à un résultat intermédiaire, puis montrer les conséquences de ce résultat — le résultat du résultat. …





On voit ainsi apparaître dans la matrice les rudiments d'une chaîne causale. On va au-delà d'une simple configuration par site pour comprendre, si possible, les mécanismes causaux réellement impliqués.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 390)

Chacune des hypothèses établit un lien entre des variables. On peut représenter ces liens à l’intérieur d’un réseau et obtenir ainsi un portrait synthétique de l’interrelation entre les variables. Serions-nous pour autant devant un modèle de causalité?

«Un modèle de causalité est un réseau de variables présentant des relations causales, élaboré à partir des analyses multisites. Bien que fondé empiriquement, il procède essentiellement d'un effort de réflexion plus ambitieux pour extraire une série de propositions vérifiables sur les variables et leurs relations dans leur intégralité. La théorisation est ici le principe de base.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 398)

Nous avons constitué un tel réseau synthétisant les associations entre les variables, mais étant donné les restrictions imposées par notre analyse du corpus, il ne nous semble pas approprié de le considérer comme un modèle de causalité. Dans la confection d’un tel réseau, il y a bien deux problèmes qu’on tente de résoudre :

«Grâce à des méta-matrices soigneusement ordonnées comme les matrices prédicteurs-résultats, les matrices chronologiques ou les matrices des effets, on peut commencer à bien cerner les éléments en relation … On en reste cependant à une perspective très atomisée.

«Le premier problème est de tenter de transcender la simple association (le grand mot des chercheurs quantitatifs) et de parvenir à énoncer une assertion du genre non seulement la variable X est antérieure à Y, mais sa relation avec Y semble telle que si X s'accroît pour une raison quelconque, on peut s'attendre à voir Y croître ou décroître en conséquence.

«Le deuxième problème est se savoir comment dépasser la simple énumération
(X, Q et J, lorsque K est contrôlé, sont tous des prédicteurs de Y) pour aboutir à un ensemble intégré de relations entre les variables, bref à un modèle. En pratique, ces deux problèmes doivent être généralement résolus conjointement.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 397-398)

Nous soutenons que nous ne pouvons résoudre le premier problème, soit celui de dépasser l’association entre des variables pour établir des fonctions liant des déterminants et des effets. En revanche, nous pouvons résoudre le deuxième et proposer un modèle d’associations entre les variables.

Ce modèle ne lie pas les variables par des flèches qui imposeraient un ordre de lecture et impliqueraient une antériorité, voire une causalité. Considérons-le comme une invitation faite aux chercheurs et aux chercheuses à vérifier ces associations dans des contextes méthodologiques solides.

Si une des faiblesses de la métasynthèse développée ici réside dans la petitesse de son corpus, il pourrait aussi se révéler intéressant de la consolider en la plaçant dans un contexte plus large. Il serait possible, par exemple, de déposer notre modèle sur un autre, fourni par une métasynthèse plus vaste, afin de vérifier le degré de coïncidence du portrait partiel que nous avons dessiné avec celui d’un ensemble plus important. Cela aurait pour effet de valider nos conclusions et même de les compléter.

Ce sont précisément les résultats de cet exercice que nous ferons connaître sous
peu.


Références

BARRETTE, Christian. (2004) «Vers une méta-synthèse des impacts des TIC sur l’apprentissage et l’enseignement dans les établissements du réseau collégial québécois : de la recension des écrits à l’analyse conceptuelle», Clic, numéro 55, octobre 2004, p. 8 à 15.

MILES, Matthew B., et A. Michael HUBERMAN. Analyse des données qualitatives, traduction de la 2e édition américaine, Bruxelles, De Boeck, 2003, 626 p.


1. Au moment de cette opération, 25 recherches composaient le corpus. La 26e s’est ajoutée plus tard; elle a été analysée et fait partie de l’inventaire.

2. «Une matrice des effets ordonnée par site classe ces derniers suivant le degré d'intensité de la cause probable et présente les divers effets pour chaque site. On peut regrouper ou catégoriser les effets pour une meilleure compréhension. Une fois de plus, l'accent est mis sur les résultats, les variables dépendantes.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 370)

3. «Les matrices prédicteurs-résultats disposent les sites suivant un résultat majeur ou variable dépendante, et fournissent des données pour chaque site sur les principales variables antécédentes pour l'analyste les plus importants facteurs de ce résultat. Le principe de base de cette matrice est explicatif plutôt que purement descriptif ; l'analyste veut vérifier si ces antécédents prédisent ou entrent en ligne de compte pour les variables-résultats.» (MILES et HUBERMAN, 2003, p. 380)


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