Introduction
1Ce travail décrit une expérience d’utilisation du portfolio numérique (e-portfolio) dans le cadre d’un module en formation continue. À travers cette expérience, nous cherchons à déterminer l’opinion des utilisateurs sur cet outil du web afin d’assurer la réussite de futures expériences d’introduction de l’e-portfolio au niveau de l’université tunisienne. Nous commençons par présenter l’environnement dans lequel l’expérience a été réalisée, puis nous décrivons le concept d’e-portfolio. Le déroulement de l’expérience est aussi présenté ainsi que l’analyse d’un questionnaire soumis aux étudiants pour l’évaluer.
Le cadre de l’expérience
2L’Institut supérieur de l’éducation et de la formation continue de Tunis (ISEFC) (http://www.isefc.rnu.tn/) est un établissement du ministère de l’Enseignement supérieur tunisien. Il a pour mission d’organiser des activités éducatives aussi bien au profit du corps enseignant (primaire, secondaire ou supérieur) que pour les professionnels, parmi lesquelles :
- la formation continue ;
- recyclage des enseignants du secondaire ;
- préparation aux concours de recrutement des inspecteurs du secondaire et du primaire ;
- la formation des techniciens de laboratoire de l’enseignement supérieur et secondaire ;
- encadrement en psychopédagogie des étudiants des facultés qui se destinent à l’enseignement ;
- étude doctorale en didactique des disciplines ;
- préparation aux maîtrises d’enseignement.
3La formation à laquelle nous nous intéressons est le master professionnel intitulé « Nouvelles technologies éducatives » (NTE), lancé depuis 2004. Ce master accepte généralement une trentaine d’étudiants, essentiellement des enseignants et des inspecteurs de l’enseignement, dont les spécialités sont disparates (arabe, français, musique, mathématiques, etc.).
4Ce master est composé d’une quinzaine de modules comprenant chacun une vingtaine d’heures. Chaque module est planifié pour quatre ou cinq week-end à raison de quatre heures par week-end. Toutefois il peut y avoir une rupture d’une ou deux semaines au profit de modules dont les enseignants viennent de l’étranger ou travaillent dans le privé. L’examen d’un module est généralement réalisé deux semaines après son achèvement.
Le concept d’e-portfolio
Définitions
5La littérature associe plusieurs définitions pour présenter le portfolio numérique ou e-portfolio, nous en citons quelques-unes.
6Depover le définit comme un ensemble de travaux qui témoignent des efforts, des progrès et des réalisations d’une personne dans un domaine. Il illustre aussi la motivation, l’apprentissage accompli et les productions d’un individu (Depover et al., 2007).
7Un portfolio électronique peut aussi être défini comme un espace numérique assimilable à un dossier personnel où l’apprenant rassemble, organise et structure des informations et des connaissances tout au long de son cursus pour témoigner de ses progrès (Norton et Wilburg, 2003). Il est souvent présenté comme composé de trois sous-e-portfolio (Barret, 2009) :
- sous-e-portfolio d’apprentissage où l’apprenant dépose, en collaboration avec ses enseignants, ses travaux relatifs à une compétence proposée ;
- sous-e-portfolio de présentation que l’apprenant utilise pour communiquer avec l’extérieur en y déposant ses meilleures réalisations ;
- sous-e-portfolio d’évaluation où l’enseignant dépose les évaluations des travaux en fonction d’une compétence déterminée.
L’e-portfolio utilisé
8Pour mener notre expérience nous avons opté pour un environnement francophone, et avons proposé à tous les étudiants d’utiliser edu-portfolio.org. Cet outil francophone, offert par une équipe de l’université de Montréal, a été choisi car il est accessible gratuitement pour les apprenants et les enseignants de tous les niveaux qui désirent en faire un usage non commercial. Edu-portfolio offre aussi au propriétaire d’un e-portfolio de gérer la protection de ses documents via des privilèges qu’il accorde à ses visiteurs.
9La structure de l’edu-portfolio n’est pas rigide et chaque apprenant peut créer des sections ou des sous-sections à présenter dans son e-portfolio. Le propriétaire d’un e-portfolio peut également rendre certaines sections publiques ou protégées par un mot de passe. Le visiteur peut aussi émettre des commentaires sur les sections si le propriétaire l’autorise.
Présentation de l’expérience
10Le module que nous assurons dans le master (NTE) est intitulé « technologie de l’information et de la communication » (TIC). Il fait partie des modules planifiés au début du premier semestre et comprend sept chapitres : introduction à internet, les outils de recherche de l’information, le courrier électronique, les listes de diffusions, les forums, le chat – RSS – les blogs et le travail collaboratif. En plus des séances présentielles que nous assurons, nous avons mis à la disposition des étudiants le contenu du module sous format HTML. Nous avons scénarisé le module et l’avons généré sous format HTML pour l’héberger sur Moodle au niveau de l’Université virtuelle de Tunis (UVT). L’élaboration de cette version numérisée vise à encourager les étudiants, surtout ceux qui ne peuvent pas toujours assister, à suivre le module en leur apportant un support de plus.
11La proposition de l’utilisation de l’e-portfolio dans le cadre de ce module émane essentiellement d’un besoin de sensibiliser et de vulgariser ce concept dans notre pays. En effet, pour ne pas rester en dehors des innovations pédagogiques qui touchent les enseignements à travers le monde, nous pensons qu’il est nécessaire d’introduire l’utilisation de l’e-portfolio dans nos enseignements. En outre, la population visée nous a semblée idéale puisque les enseignants sont les premiers concernés par l’utilisation de l’e-portfolio. En effet, certains ont déjà utilisé le concept du portfolio sous format papier, mais personne n’a eu recours au format web. Aussi avons-nous profité du cadre de ce master pour inciter ces étudiants-enseignants à participer à cette expérience.
12Ainsi, pour la précédente année universitaire, et dès la première séance, nous leur avons présenté le concept d’e-portfolio. Nous avons évoqué son utilisation à travers le monde et proposé aux étudiants d’être les pionniers nationaux de son utilisation. Nous avons demandé à chaque étudiant de créer son propre e-portfolio pour se présenter, y spécifier ses compétences et ses différents apprentissages. À la fin de chaque chapitre de notre module, chaque étudiant doit déposer un travail correspondant à deux documents : un document (.doc) résumant le contenu du chapitre, et un document (.ppt) présentant les compétences acquises à la fin du chapitre. Le but étant d’inciter les étudiants à être à jour et à réfléchir sur leur apprentissage. À chaque dépôt, l’étudiant a la responsabilité de nous informer par courrier électronique. Chaque travail déposé est noté, et la moyenne de toutes les notes correspond à sa note de contrôle continue. Les critères d’évaluation du contenu des e-portfolio ont été spécifiés dès la première séance en se basant sur ceux utilisés dans e-portfolio Portal (http://www.danwilton.com/eportfolios/rubric.php).
13Au début de l’expérience la majorité des étudiants est réticente car cela exige un travail supplémentaire. Nous avons donc essayé de mettre en valeur les points positifs de l’expérience tel que l’absence d’une séance présentielle pour le test (ce qu’ils font d’habitude), le fait que résumer chaque chapitre leur permet d’être à jour, ou encore leur statut d’innovateur national dans l’utilisation du portfolio sur le web.
14À la fin du premier chapitre uniquement 2 % des étudiants ont déposé leurs travaux. À la fin du second chapitre, 30 % des étudiants ont collaboré. Même si nous n’avons cessé de solliciter la participation des étudiants lors de chaque séance présentielle, nous n’avons pu atteindre un taux de participation de 50 % qu’à la fin du cinquième chapitre. Une participation de 100 % a été réalisée à la fin du dernier chapitre, puisque les derniers réticents ont fini par déposer l’ensemble des sept résumés d’une seule traite.
15Le contenu et la présentation des travaux étaient très disparates. Certains travaux déposés étaient des plus élémentaires, où l’étudiant ne faisait que s’acquitter de son devoir avec un minimum d’investissement. Toutefois quelques e-portfolios proposaient d’excellents contenus illustrant un effort de recherche et d’innovation fourni par leurs détenteurs. Ces étudiants (2 %) se sont appropriés le concept d’e-portfolio et l’ont même utilisé pour déposer leur CV, des réalisations faites au cours de leur vie active, et certains ont même présenté leur ville natale.
16Pour clôturer cette expérience, nous avons demandé aux étudiants, lors de la dernière séance de ce module, de répondre à un questionnaire. Le but essentiel est de déterminer l’opinion de ces étudiants-enseignants concernant :
- le concept du portfolio sur le web,
- l’outil, edu-portfolio, utilisé dans l’expérience,
- la nature des travaux déposés dans l’e-portfolio.
17Le questionnaire proposé à la fin de notre module est le suivant.
Liste des questions
Liste des questions
Analyse du questionnaire
18Dans le premier niveau de traitement des questions, nous cherchons à décrire les tendances générales des résultats. Il s’agit essentiellement de déterminer les fréquences, les moyennes, les dispersions (variances, écarts types), etc. Les questions (ou variables) (Q1-Q7) sont soumises à une analyse descriptive en utilisant le logiciel de statistique et d’analyse de données SAS (Mervyn, 2008). Le choix du logiciel est uniquement dû à sa disponibilité dans notre institut. Nous avons commencé par utiliser la procédure MEANS de SAS pour avoir une description élémentaire de ces variables quantitatives comme le présente la figure 1.
Moyennes et écarts types
Moyennes et écarts types
19L’écart type (Standard Deviation : Std Dev) d’une variable est l’écart moyen à la moyenne pour tous les individus. Si celui-ci est faible, les individus formulent des réponses similaires, si celui-ci est fort les variations sont fortes dans la population étudiée.
20Toutefois la moyenne et l’écart type sont sensibles aux valeurs extrêmes, et il est souvent recommandé d’utiliser les valeurs du coefficient de variation pour donner des interprétations plus rigoureuse (Saporta, 2006). Le coefficient de variation (CV) est le rapport de l’écart type à la moyenne, il indique en pourcentage l’ordre de grandeur des variations des observations autour de la moyenne. Plus la valeur du coefficient de variation est élevée, plus la dispersion autour de la moyenne est grande. Il est généralement exprimé en pourcentage. Sans unité, le CV permet la comparaison de distributions de valeurs dont les échelles de mesure ne sont pas comparables.
21Martin et Gendron (2004) indiquent la stratégie suivante dans l’interprétation de la valeur du CV : entre 0,0 % et 16,0 %, la variation est faible et l’estimé de la moyenne est fiable; entre 16,0 % et 33,3 %, la variation est importante et la moyenne risque de comporter beaucoup d’erreur; enfin, au-delà de 33,3 % la variation est très élevée et la moyenne n’est plus fiable (Baillargeon, 2004).
22Les coefficients de variation de nos variables (figure 2) sont supérieurs à 33 %, à part ceux de la variable Q1 (appréciation du concept de l’e-portfolio) et Q7 (appréciation de l’outil edu-portfolio) qui sont respectivement (33,14 et 30,40).
Coefficient de variation (CV)
Coefficient de variation (CV)
23Ainsi le paramètre CV semble indiquer de fortes dispersions autour des moyennes, toutefois ces conclusions ne sont pas fiables comme l’indiquent Martin et Gendron (2004). N’ayant pas pu déduire une tendance générale pour chacune de ces variables, nous avons eu recours à un artifice vu la nature de notre domaine. Comme notre échantillon est relativement limité (une trentaine d’individus), et bien que les variables de Q1 à Q7 soient quantitatives, nous nous sommes permis de leur appliquer la procédure FREQ de SAS pour avoir une idée sur les valeurs utilisées par les étudiants dans leurs réponses. Certes ces variables sont quantitatives (pourcentage d’appréciation), cependant les étudiants ont répondu par un nombre de dizaines variant entre (0 et 100). En effet les résultats de la procédure FREQ (tableau 2) appliquée à la variable Q1, valide l’usage de notre artifice et nous pouvons déduire que son mode (la valeur la plus fréquente) est de 80.
Description variable Q1 par la procédure FREQ
Description variable Q1 par la procédure FREQ
24Le tableau 3 reprend les variables (Q1-Q7) et résume leurs éléments descriptifs (Q1-Q7).
Résumé des variables Q1-Q7
Résumé des variables Q1-Q7
25Encore une fois les questions Q1 et Q7 se distinguent par une grande valeur du paramètre mode, soit respectivement (80, 90). Ainsi 30 % des étudiants adhèrent bien au concept d’e-portfolio (ils l’apprécient à 80 %). L’outil edu-portfolio utilisé lors de notre expérience est aussi bien accepté puisque 27 % des étudiants lui ont accordé (90 %) comme pourcentage d’appréciation. La généralisation de l’e-portfolio aux autres cours est souhaitée par (24 %) des étudiants qui apprécient cela avec un pourcentage de 80 %. Ces résultats indiquent donc que l’expérience de l’introduction de l’e-portfolio est appréciée par 30 % des étudiants ; toutefois la nature du travail à déposer ne bénéficie d’aucun consensus Q4-Q6.
26Dans le deuxième niveau de traitement du questionnaire nous cherchons à déceler des liaisons entre les variables et déterminer des profils d’étudiants en appliquant l’analyse en composantes principales à notre questionnaire.
Description de l’analyse en composantes principales
27L’objectif de l’analyse en composantes principales (ou ACP) est purement descriptif, il s’agit d’explorer un ensemble d’observations rassemblées sous la forme d’un tableau de données indiquant pour chaque unité statistique les valeurs observées d’un certain nombre de variables quantitatives. Une observation peut être par exemple un individu, une entreprise, etc. Les données soumises à l’ACP doivent être quantitatives car ses résultats sont fondés sur des moyennes, des variances et des coefficients de corrélation.
28Lors de l’interprétation des résultats de l’ACP il est essentiel de consulter les valeurs propres (eigenvalue) qui sont généralement présentées selon l’ordre décroissant. L’inertie de chaque axe et l’inertie cumulée font aussi partie des résultats. Le nombre d’axes à prendre en compte peut reposer sur le critère de Kaiser qui ne retient que les axes dont les valeurs propres sont supérieures à 1 (Tufféry, 2007). Les valeurs propres des axes retenus restituent une bonne proportion du nuage initial des points. Cela signifie que la somme de l’inertie expliquée par chacun des axes représente une partie importante de l’inertie totale. Cette somme est une mesure de la fiabilité de la lecture des mappings, et de la qualité globale explicative de l’analyse. Les mapping de l’ACP sont les projections des variables et des individus sur un plan factoriel déterminé. On commence par interpréter le premier plan factoriel (celui formé par les facteurs Prin1 et Prin2) car il concentre la plus grande partie de l’information du nuage. Les autres plans factoriels peuvent être ignorés selon les valeurs des cumuls de l’inertie.
29Sur un plan factoriel, on n’interprète que les variables et les individus qui sont bien représentés. Pour les variables, on n’interprète que celles qui sont proches du cercle de corrélation, soient celles ayant les plus grandes coordonnées en valeur absolue. En effet, les points variables (et les points individus) étant munis de masses égales, la contribution d’un point variable à l’inertie expliquée par un axe est proportionnelle au carré de la coordonnée (Saporta, 2006).
30On interprète les positions des variables par rapport aux axes afin de déterminer quelles sont les variables qui « font les axes ». On va ainsi pouvoir nommer les axes en fonction des variables pour dire qu’un axe (ou facteur) oppose les variables ayant les plus grandes coordonnées positives à celles dont les coordonnées sont négatives. Une fois les axes « labélisés », la projection des observations sur ces axes permet de donner une signification à leur nuage.
31Pour interpréter les observations on n’interprète, sur un plan factoriel déterminé, que les individus qui sont bien représentés en se basant sur leurs contributions absolues et relatives. Lorsque les poids des individus sont tous égaux à (1/n), ce qui est notre cas, les contributions n’apportent pas plus d’information que les coordonnées (Saporta, 2006).
Interprétation des résultats de l’ACP
32Nous avons appliqué l’ACP à notre tableau de données composé de 26 observations (étudiants) et de 7 variables (Q1-Q7) en utilisant la procédure PRINCOMP de SAS (Mervyn, 2008) dont les résultats sont progressivement présentés accompagnés de notre interprétation.
33En examinant la matrice de corrélation (figure 3), nous remarquons que la corrélation positive entre les variables est la tendance dominante. Ainsi, les variables Q1 et Q4 sont positivement corrélées avec toutes les variables sauf Q6 avec laquelle elles ont une faible corrélation négative (- 0.135 et - 0.2765). Les variables Q2 et Q7 sont aussi positivement corrélées avec toutes les variables.
Matrice de corrélation
Matrice de corrélation
34La variable Q3 a une faible corrélation négative avec Q5. Cette dernière est en plus négativement corrélée avec Q6. Les corrélations les plus importantes sont entre les variables (Q7, Q2), (Q7, Q1) et (Q1, Q2).
35Ainsi lorsqu’on apprécie l’utilisation de l’e-portfolio (dans ce cours Q1 ou dans les autres Q2) on apprécie aussi l’outil utilisé dans cette expérience à savoir edu-portfolio (Q7). Par ailleurs, il est tout à fait normal que si l’on apprécie l’utilisation de l’e-portfolio dans ce cours Q1, on adhère à son introduction aux autres cours Q2.
36La figure 4 représente les valeurs propres (eigenvalue), il y a autant de lignes que de variables. Au niveau de chaque ligne nous trouvons :
- une valeur propre (i) ;
- la différence entre la valeur propre (i) et (i+1) ;
- la proportion de l’inertie expliquée par l’axe (i) correspondant à cette valeur propre.
Les valeurs propres
Les valeurs propres
37La figure 5 représente les coordonnées des variables dans le nouveau repère, soit sur tous les axes.
Les vecteurs propres
Les vecteurs propres
38En examinant les coordonnées des variables sur le premier axe (Prin1), nous remarquons que toutes les valeurs sont positives. Les valeurs les plus importantes sont respectivement dues aux variables Q7, Q1 et Q2. Ces trois variables sont d’ailleurs positivement corrélées entre elles avec d’importants coefficients de corrélation – supérieurs à 0.5 – (figure 3). Ce sont elles qui contribuent à associer un sens à cet axe: c’est l’axe d’appréciation de l’e-portfolio : aussi bien le concept (au niveau de ce cours ou dans les autres) que l’outil utilisé.
39Les valeurs dominantes sur le deuxième axe (Prin2) sont attribuées aux variables (Q6, Q3) du côté positif, et (Q4, Q5) du côté négatif. Les variables Q6 et Q3 sont positivement corrélées même si le coefficient est relativement faible (0,26) (figure 3). Les variables Q4 et Q5 sont aussi positivement corrélées (0,27) tout en étant négativement corrélées avec Q3 et Q6.
40L’axe (Prin2) oppose, du côté positif, ceux qui veulent accorder un grand pourcentage au travail déposé sur l’e-portfolio, en limitant ce dépôt à un fichier (.ppt) à ceux qui ne veulent pas accorder une grande importance à la note attribuée au travail de l’e-portfolio tout en le limitant à un (.doc). En projetant les individus sur ces deux premiers axes, on obtient le nuage présenté par la figure 6 où nous distinguons quatre cadres (A, B, C, D).
41Pour déterminer les points les plus contributifs à chacun des axes nous nous référons à la figure 7 qui présente les coordonnées des observations sur les nouveaux axes. Ainsi les plus grandes coordonnées positives sur (Prin1) reviennent aux points (2, 28, 18, 16) comme le représente aussi la figure 6. Les points les plus influents sur (Prin1) du côté négatif sont (19, 15, 8, 17).
Coordonnées des observations sur les axes factoriels
Coordonnées des observations sur les axes factoriels
42L’axe (Prin2) est déterminé, du côté positif par les points (16, 17, 20, 23) et du côté négatif ce sont essentiellement les points (2, 19, 1, 9).
43Ainsi le cadre A de la figure 6 correspond aux étudiants favorables à l’utilisation de l’e-portfolio dans tous les cours tout en désirant accorder une grande importance à sa note dans le contrôle continu. Ces étudiants sont aussi favorables à ce que le travail déposé se limite à un (.ppt).
Projection des observations
Projection des observations
44Le cadre B regroupe ceux qui apprécient modérément l’e-portfolio en limitant le dépôt à un fichier (.ppt).
45Le cadre C représente les étudiants qui apprécient l’utilisation de l’e-portfolio tout en étant réticents vis-à-vis de sa contribution à la note du contrôle continu et en limitant le dépôt à un (.doc).
46Quand au cadre D, il regroupe les étudiants qui apprécient peu toute utilisation de l’e-portfolio et ne sont pas favorables à ce qu’il contribue fortement dans la note du contrôle continu.
47Étant donné que les cadres A, C regroupent le plus grand nombre d’étudiants (plus des 2/3), nous pouvons nous permettre d’affirmer que la majorité des étudiants est favorable à faire durer cette expérience comme l’a montré la première partie de l’analyse des questions. La divergence est relative au contenu de l’e-portfolio et à sa participation dans la note du contrôle continu. En revanche, la nature du travail que nous avons demandé à déposer sur l’e-portfolio est à revoir car la majorité semble favorable à un seul dépôt (.ppt), soit celui relatif aux compétences acquises dans chaque chapitre.
48Ces conclusions déduites à partir des questions fermées peuvent aussi être enrichies par l’examen des questions ouvertes. Ces questions (Q8-Q12) sont posées essentiellement pour avoir les suggestions des étudiants. Étant donné le nombre réduit d’observations et de questions dans notre expérience, nous avons déduit les résultats suivants en étudiant les réponses cas par cas.
49La réticence des étudiants vis-à-vis des questions ouvertes est frappante puisqu’aucun étudiant n’a rempli toutes les questions ouvertes à la fois. Quand l’une d’elles bénéficie d’une réponse, il s’agit souvent d’un texte succinct, voire même d’un seul terme, comme le cas de la question Q11 du tableau 4. Le contenu de la colonne « phrase la plus fréquente » émane vraiment de l’examen des réponses de chaque étudiant. Ce manque d’enthousiasme à répondre aux questions est constaté aussi bien dans les questions ouvertes que fermées. Ceci peut s’expliquer par la date de présentation du questionnaire. Il a été remis lors de la dernière séance du module, les étudiants savent qu’ils n’auront alors plus de « contact » avec leur enseignant. Même les sollicitations de l’enseignant par courrier électronique n’ont pas réussi à augmenter le nombre de répondants ou à améliorer les contenus des réponses. Les étudiants semblent avoir rompu tout lien avec ce module, puisqu’ils sont passés à un autre.
Les questions ouvertes
Les questions ouvertes
50Les termes utilisés dans ces questions ouvertes confirment les conclusions précédentes tirées à partir de l’analyse des questions fermées. En effet l’utilisation du terme « trop de travail » comme réponse à la question Q10 est conforme au fait que la majorité des étudiants réclame le dépôt d’un seul fichier dans l’e-portfolio au lieu de deux. Ceci peut aussi justifier la réticence des étudiants à participer dès le début de l’expérience. La réponse à la question Q12 est aussi conforme avec l’adhésion des participants et permet de spécifier l’usage qu’ils comptent en faire. Ces étudiants-enseignants projettent donc d’utiliser l’e-portfolio avec leurs élèves. Les réponses aux questions Q8 et Q10 attirent notre attention sur des aspects non abordés par les questions fermées. Il s’agit de la sécurité et de l’ergonomie de l’outil edu-portfolio qui, selon les réponses, méritent une amélioration. En effet les étudiants expriment leurs sentiments d’insatisfaction vis-à-vis de ces deux aspects, car même si le mode de la question Q7 (appréciation de l’outil) est de 90, les réponses à la question ouverte Q10 (aspect sécuritaire) permettent de justifier le taux faible de répondant (27 %) (tableau 3).
Conclusion
51Ce travail présente l’évaluation d’une expérience d’utilisation d’e-portfolio dans le cadre d’un master en formation continue. L’utilisation s’est limitée à un module de ce master. Dans cet article nous commençons par présenter le cadre de l’expérience puis son déroulement, ensuite nous décrivons le concept d’e-portfolio ainsi que l’outil choisi pour que les étudiants créent leurs propres e-portfolio. Pour évaluer cette expérience, nos étudiants ont répondu à un questionnaire décrit avec ses résultats. Ce questionnaire est composé de questions fermées et ouvertes. Le premier groupe de questions a permis d’extraire des résultats formels (modes, corrélations, etc.) puisqu’il a été analysé par des méthodes rigoureuses (FREQ, ACP, etc.). Les questions ouvertes ont certes été traitées « manuellement » mais ont contribué à donner plus d’éclaircissement aux réponses. Le traitement individuel de ces questions n’est possible qu’en raison de leur nombre réduit et de la petite taille de l’échantillon.
52L’analyse de cette enquête met en évidence l’appréciation de la majorité des étudiants de cette expérience. Ils encouragent aussi sa continuité pour les nouvelles promotions voire même sa généralisation aux autres modules du master. Les résultats de cette enquête nous incitent aussi à revoir la nature des travaux que les étudiants doivent déposer sur leur e-portfolio. Ces résultats numériques confirment les commentaires favorables à cette expérience que certains étudiants ont exprimés au cours de son déroulement. Cependant, cette expérience reste « orpheline » dans cette formation. En effet, nous n’avons pas réussi à sensibiliser nos collègues enseignants au concept d’e-portfolio essentiellement à cause de la charge supplémentaire que cela exige. Ce même motif a aussi généré une réticence de nos étudiants-enseignants à l’introduire dans leur processus d’apprentissage. Ces réticences ne sont pas propres à l’échantillon étudié puisque la charge exigée par l’utilisation de l’e-portfolio constitue l’un des handicaps à sa généralisation (Challis, 2005). Notons aussi que tant que ce concept ne fait pas partie intégrante d’un cursus, son utilisation se heurtera toujours à des réticences (Challis, 2005). Toutefois ces réticences n’ont pas entaché notre détermination à faire connaître et répandre l’utilisation de l’e-portfolio dans notre pays puisque nous avons tenté cette année une autre expérience mais avec un autre profil d’étudiants. Les enseignements de l’ancienne expérience ont été pris en considération et l’évaluation de la nouvelle expérience est en cours.
Bibliographie
Bibliographie
- Barret H., (2009). Balancing the 2 Faces of e-Portfolios. Keynote address at Sakai Conference, Providence, RI, April 1, 2009, http://sites.google.com/site/eportfolios /presentations/rinet
- Baillargeon J. Cours d’application et interprétation des techniques statistiques avancées, Sur http://www.uqtr.ca/cours/srp-6018/s3/dispersion.htm, récupéré le 2 mai 2011.
- Challis D., (2005). “Towards the mature ePortfolio: Some implications for higher education”, Canadian Journal of Learning and Technology, Vol. 31(3) Fall, automne 2005, Récupéré le 02 mai 2011 de http://www.cjlt.ca/index.html
- Depover C., Karsenti T., Komis V. (2007). Enseigner avec les technologies : favoriser les apprentissages, développer des compétences, Québec, QC, Presse de l’Université du Québec.
- Martin L., Gendron A. 2004. Méthodes statistiques appliquées à la psychologie : Traitement de données avec Excel, éditions Trois-Rivières, SMG. n/d - BF 39 M381 2004, Université Laval
- Mervyn G., Marasinghe W. (2008). SAS for data analysis: intermediate statistical methods, Springer.
- Michon M., Andréani J-C., Badot O., Bascoul G. (2010). Le Marketeur : fondement et nouveauté du marketing, Pearson.
- Norton S., Wiburg K. (2003). Teachning with technology, Belmont, CA, Wadsworth Publishing.
- Saporta G. (2006). Probabilités, Analyse des données et Statistiques, éditions Technip.
- Tufféry S. (2007). Data mining et statistique décisionnelle : l’intelligence des données, éditions Technip.
Mise en ligne 20/02/2012
