Sciences et Technologies de l´Information et de la Communication pour l´Éducation et la Formation |
Volume 17, 2010 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
L’abandon : facteur d’inefficacité de
l’enseignement en ligne
|
Effectif |
Répartition de la popula-tion fémi- nine |
Répartition de la population masculine |
Répartition de la population vivant en couple |
Répartition de la popula- tion ayant emploi |
|
Modes Ensei-gnement |
N % |
N % |
N % |
N % |
N % |
En ligne |
93 34 |
43 26 |
50 45 |
37 35 |
67 39 |
Présentiel |
92 34 |
57 35 |
35 32 |
27 26 |
44 26 |
EC |
89 32 |
64 39 |
25 23 |
41 39 |
59 35 |
Total |
274 100 |
164 100 |
110 100 |
105 100 |
170 100 |
Tableau 1• Répartition des inscrits au DAEU en fonction du mode d’enseignement
Plus de 6 étudiants sur 10 qui s’inscrivent au DAEU ont pour objectif la reprise d’études alors que 17% espèrent pouvoir passer des concours et une même proportion de la population (17%) a des attentes de type professionnel (ascension professionnelle, trouver un emploi...). A peine 3% de notre population utilise le DAEU dans un objectif de « satisfaction personnelle ». En fonction du mode d’enseignement, on observe une différence dans les buts recherchés par les étudiants. Ainsi ceux inscrits en enseignement en ligne souhaitent pour plus de 75% poursuivre des études. Ils sont un peu plus de 63% en enseignement présentiel et à peine plus de la moitié en enseignement par correspondance. C’est d’ailleurs cette population qui pour plus d’un quart a pour but l’accès à des concours administratifs. Ils ne sont que 10% en enseignement présentiel à faire ce choix et à peine plus en enseignement en ligne (15%). On notera que les étudiants qui ont des « projets professionnels » représentent plus d’un cinquième des étudiants d’enseignement présentiel et d’enseignement par correspondance, alors qu’ils sont à peine plus de 6% des étudiants de l’enseignement en ligne (Chi2=23.046 ; ddl=8 ; p=0.0033).
Objectif |
Reprise Des Etudes |
Accès concours |
Bac pour titularisation |
Satisfaction personnelle |
Projet profes-sionnel |
Total |
Modes Enseigne-ment |
N % |
N % |
N % |
N % |
N % |
N % |
En ligne |
70 75 |
14 15 |
1 1 |
2 2 |
6 6 |
93 33 |
Pré-sentiel |
56 64 |
9 10 |
0 0 |
4 4 |
19 22 |
88 34 |
EC |
42 6 |
21 25 |
0 0 |
1 1 |
19 23 |
83 32 |
Total |
168 64 |
44 17 |
1 1 |
7 3 |
44 17 |
264 100 |
Tableau 2 • Les objectifs de l’inscription au DAEU
On a distingué deux taux de réussite : le taux de réussite par rapport aux inscrits et le taux de réussite par rapport aux présents aux examens. Si l’on tient compte des taux de réussite par rapport aux inscrits seul 35% (97/274) de la population a obtenu le diplôme, 41% (111/274) ont échoué à l’examen et 24% (66/274) ont abandonné durant le cursus et / ou ne se sont pas présentés aux examens. En enseignement en ligne 30% de la population réussit à obtenir le diplôme, ils sont plus d’un tiers (34%) en enseignement présentiel et 43% en enseignement par correspondance. Le taux d’abandon sur l’ensemble de la population est de 24% (66/274). Il est particulièrement élevé dans l’enseignement en ligne où plus de 4 étudiants sur 10 abandonnent la formation, ils sont seulement de 14% en enseignement présentiel et de 12% en enseignement par correspondance. Le taux de réussite par rapport aux présents aux examens est de 47%. On constate que 53% des étudiants qui passent les examens en enseignement en ligne obtiennent leur diplôme. Ils sont 40% en enseignement présentiel et (49%) en enseignement par correspondance (Chi2=30.18, ddl=4 ; p=0.0000). Les étudiants qui choisissent l’enseignement en ligne sont 3 fois plus nombreux à ne pas se présenter à l’examen final comparativement aux étudiants qui ont choisi l’enseignement par correspondance. Les étudiants de l’enseignement par correspondance sont 4 sur 10 à obtenir leur diplôme alors qu’enseignement en ligne ou en présentiel ils ne sont que 3 sur 10. Le taux d’abandon est le principal facteur de la baisse des taux de réussite de l’enseignement en ligne. En effet, l’analyse du taux de réussite par rapport aux présents montre, que dans le cas où ils se présentent aux examens, les étudiants qui choisissent l’enseignement en ligne sont en proportion plus nombreux à obtenir leur diplôme.
Taux de Réussite/ inscrits |
Taux d’échec |
Taux d’abandons |
Taux de réussite par rapport aux présents |
Effectifs |
|
Modes Ensei-gnement |
N % |
N % |
N % |
N % |
N % |
En ligne |
28 30 |
25 27 |
40 43 |
28 53 |
93 34 |
Présentiel |
31 34 |
47 51 |
14 15 |
31 40 |
92 34 |
EC |
38 43 |
39 44 |
12 14 |
38 49 |
89 32 |
Total |
97 35 |
111 41 |
66 24 |
97 47 |
274 100 |
Tableau 3 • Les taux de réussite par inscrit, les taux d’abandon, les taux de réussite par rapport aux présents
Les statistiques développées ci-dessus ont permis de montrer des différences entre les populations que l’on soit inscrit en enseignement en ligne, en enseignement présentiel ou en enseignement par correspondance. En fonction du mode d’enseignement choisi la population se répartit de manière distincte. On constate ainsi des différences en fonction du sexe, de l’âge, de la situation professionnelle ou de la situation familiale. Les hommes choisissent de préférence l’enseignement en ligne alors que les femmes seraient plus enclines à se tourner vers des modes d’enseignement plus « traditionnels » comme l’enseignement par correspondance, en priorité ou l’enseignement présentiel. On n’observe pas, cependant, de différence fondamentale dans la répartition des hommes et des femmes dans l’enseignement présentiel. Les étudiants en emploi semblent se retrouver plus souvent vers l’enseignement en ligne et l’enseignement par correspondance que vers l’enseignement présentiel. L’étude du facteur âge apporte aussi un certain nombre d’informations sur la répartition de la population par mode d’enseignement. Ainsi, il semblerait que les plus jeunes de la population ont tendance à choisir le mode présentiel. Alors que les candidats plus âgés auraient une préférence pour l’enseignement en ligne ou l’enseignement par correspondance. L’étude de la situation matrimoniale montre que la part de la population célibataire est plus importante en enseignement présentiel (près des 3/4 de la population) qu’elle ne l’est dans les deux autres modes d’enseignements (plus des 2/3 de leur population respective). La population a pour objectif majoritaire la reprise d’études, ce qui peut paraître logique a priori puisque ce diplôme a cette vocation ; mais on a pu constater qu’une part non négligeable de la population soit près de 40% avait d’autres objectifs, comme le fait de vouloir passer des concours ou d’utiliser le diplôme à des fins professionnelles. Le choix de la reprise d’étude est majoritaire pour les trois populations, mais, c’est en enseignement par correspondance que ce but est le moins important puisque seule une moitié de la population a cet objectif, alors qu’ils sont 6 étudiants sur 10 en enseignement présentiel et plus de 7 étudiants sur 10 en enseignement en ligne. L’étude de la réussite par mode d’enseignement montre que c’est en enseignement par correspondance que le taux de réussite est le plus élevé et en enseignement en ligne qu’il est le plus faible. Cette différence de plus de 12 points entre les deux modes d’enseignement est essentiellement due au très fort taux d’abandon en enseignement en ligne. En résumé les hommes ont tendance à choisir plutôt l’enseignement en ligne, alors que les femmes auraient une préférence pour l’enseignement par correspondance. Les célibataires se retrouvent plus souvent en enseignement en présentiel que dans les enseignements à distance, de même que les étudiants les plus jeunes. De plus, les étudiants en situation d’emploi font plutôt le choix des enseignements à distance que celui de l’enseignement en présentiel. Ce qui peut paraître attendu, dans la mesure où ces modes d’enseignement sont généralement réservés aux populations empêchées (pour causes professionnelles et/ou familiales) d’assister à des cours dits « traditionnels ». Enfin, les taux de réussite les plus élevés se retrouvent en enseignement par correspondance. La suite de notre travail va consister à savoir si le fait d’être un homme ou une femme, d’être en couple ou non, d’être en situation d’emploi ou non, d’avoir pour objectif la reprise d’étude plutôt que d’autres objectifs, de choisir le mode d’enseignement en ligne plutôt qu’un des deux autres modes d’enseignement, peut avoir ou non un impact sur la réussite.
Sexe |
Population vivant en couple |
Population ayant emploi |
Objectifs |
Obtention du diplôme |
|
|
Chi2=12.73 ddl=2 p=0.0017 |
Chi2=5.478 ddl=2 p=0.0646 |
Chi2=12.528 ddl=2 p=0.0019 |
Chi2=23.046 ddl=2 p=0.0033 |
Chi2=30.18 ddl=4 p=0.0000 |
Tableau 4 •Tests d’indépendance sur les différentes catégories de variables étudiées
Ainsi, les modèles de régression logistiques devraient nous permettre d’identifier les facteurs influençant la réussite aux examens finaux et par conséquent nous éclairer sur l’existence ou non de l’effet « mode d’enseignement ». Les variables, sexe, être en couple, avoir un emploi, objectifs et modes d’enseignements vont être testées afin de savoir, si elles ont ou non, un impact sur la réussite des étudiants.
Les tableaux 5 et 6 suivants présentent les résultats des modèles de régression logistique11 portant sur l’obtention ou non du DAEU12. Nous cherchons à expliquer la variable « obtention du DAEU » par les variables explicatives « âge », « mode d’enseignement », et « objectifs ». Le lecteur notera comme cela a été précisé dans la partie méthodologique que toutes les autres variables ont été testées et seules ces trois variables semblent avoir une influence sur l’obtention du DAEU. Ainsi selon les modèles construits, il semblerait que la variable « sexe » (le fait d’être une femme ou un homme), la variable « avoir un emploi » (le fait d’avoir ou non un emploi) et la variable « être en couple » (être ou non en couple) n’ont pas d’impact significatif sur le fait de réussir ou d’échouer aux examens.
La variable « âge » a été divisée en quatre catégories13 : <= à 23 ans ; >23 et <=26 ans ; >26 et <=33 ans ; > 33ans. Ceci afin d’estimer l’impact de chacune de ces catégories sur la réussite de l’étudiant. La variable de référence est dans ce cas « plus de 33 ans ». Les autres variables sont les variables actives. Ainsi, le modèle mesure entre autre l’impact sur la réussite du fait d’avoir au plus 23 ans par rapport au fait d’avoir plus de 33 ans. De même, il mesure l’influence du mode d’enseignement sur la réussite. La variable mode d’enseignement a elle aussi été divisée en trois catégories, enseignement par correspondance, enseignement présentiel, enseignement en ligne. Notre variable de référence est ici l’enseignement en ligne. Ainsi nous testons l’influence du fait d’être inscrit en enseignement présentiel puis en enseignement par correspondance sur la réussite par rapport au fait d’être inscrit en enseignement en ligne. La variable « objectifs » a elle aussi été divisée en deux catégories. Avoir pour « objectif reprise d’études » et « autres objectifs ». La variable de référence est ici « autres objectifs » et la variable active « objectif reprise d’études ». Nous testons l’influence d’avoir comme objectif la reprise d’étude sur l’obtention du diplôme par rapport au fait d’avoir d’autres objectifs.
Les résultats du modèle de régression logistique portant sur les variables affectant la réussite au DAEU montrent que l’âge a une incidence sur l’obtention du diplôme. On notera que certaines catégories de la variable « âge » sont plus significatives que d’autres. Ainsi le fait d’avoir plus de 23 ans et au plus 26 ans a un impact négatif sur la réussite comparativement au fait d’être âgé de plus de 33 ans (significatif à 1%). La probabilité de réussite diminue de plus de 30% pour les étudiants de cette tranche d’âge comparativement aux étudiants âgés de plus de 33 ans. De plus, le fait d’avoir au plus 23 ans diminue les chances de réussite d’un peu plus de 50 % (significatif à 10%). Enfin, le fait d’avoir entre 26 et 33 ans n’a pas d’impact significatif sur la réussite. L’autre variable qui semble avoir un impact sur la réussite est la variable « objectif ». Les résultats montrent que le fait d’avoir comme objectif « la reprise d’études » multiplie les chances de réussite par 1.89 fois par rapport à ceux qui ont d’autres objectifs (significatif à 5%). Enfin la variable qui nous intéresse tout particulièrement et qui nous permettra d’estimer l’efficacité des modes d’enseignement sur la réussite est la variable « mode d’enseignement ». D’après le modèle, les étudiants de l’enseignement par correspondance multiplient leurs chances de réussite par 2.28 par rapport à ceux de l’enseignement en ligne (significatif à 1%). Alors qu’il ne semble pas y avoir de différence de réussite que l’on soit en enseignement présentiel ou en enseignement en ligne.
Variables (de référence / actives) |
Coefficient |
P (Seuil de significativité)14 |
Variation marginale |
Constante |
-1,0785 |
0.0066*** |
|
Plus de 33ans/ <=23 ans Plus de 33ans / >23 et <=26 ans Plus de 33ans / >26 et <=33 ans |
-0,6772 -1,1389 0,2256 |
0.0713* 0.0080*** 0.5469(NS) |
0,508 0,320 |
En ligne / En présentiel |
0,5205 |
0.1354(NS) |
|
En ligne / Par correspondance |
0,8252 |
0.0175*** |
2,282 |
Autres objectifs /Objectif reprise d’études |
0,6383 |
0.0304** |
1,893 |
Somer’s D % de concordance |
0,334 64,4% |
|
Tableau 5 • Modèle de régression logistique15 portant sur les facteurs influençant la réussite aux examens
Lecture du tableau : avoir au plus 23 ans a un impact négatif sur la réussite et peut diminuer de 50.8% les chances de réussite à l’examen final par rapport au fait d’avoir plus de 33 ans (significatif à 10%). Etre inscrit en enseignement par correspondance multiplie les chances de réussite par 2.282 par rapport au fait d’être inscrit en enseignement en ligne (significatif à 1%)
Dès lors que l’on ne tient plus compte des abandons, on constate qu’il n’existe plus d’effet « mode d’enseignement ». Cette variable n’a pas dans ce cas d’impact significatif sur l’obtention du diplôme. Les chances de réussite aux examens seraient donc significativement les mêmes quel que soit le mode d’enseignement choisi par l’étudiant candidat au DAEU.
Variables (de référence / actives) |
Coefficient |
P (Seuil de significativité) |
Variation marginale |
Constante |
0.0173 |
0.9701(NS) |
|
Plus de 33ans/ <=23 ans Plus de 33ans / >23 et <=26 ans Plus de 33ans / >26 et <=33 ans |
-0,9835 -1,4795 -0,0114 |
0.0229(**) 0.0021(***) 0.9794(NS) |
0,374 0,228 |
En ligne / En présentiel |
-0,0685 |
0.8660(NS) |
|
En ligne / Par correspondance |
0,2227 |
0.5803(NS) |
|
Autres objectifs /Objectif reprise d’études |
0,7004 |
0.0302(**) |
2,014 |
Somer’s D % de concordance |
0,334 64,4% |
|
|
Tableau 6 • Modèle de régression logistique portant sur les facteurs influençant la réussite aux examens après avoir ignoré les abandons
Lecture du tableau : (p=0.5803) NS Etre inscrit en enseignement à distance n’a pas d’impact sur la réussite comparativement à l’enseignement en ligne dès lors qu’on ne tient plus compte des abandons
La recherche sur les déterminants de la réussite montre premièrement que le fait d’être «relativement » jeune a un impact négatif sur la réussite par rapport au fait d’être plus âgé, deuxièmement que le fait d’utiliser ce premier diplôme à des fins de reprise d’études est un facteur positif pour l’obtention du diplôme et enfin troisièmement, que les étudiants qui choisissent l’enseignement par correspondance ont plus de chances de réussir que ceux qui choisissent l’enseignement en ligne. Contrairement aux attentes le fait d’être en situation d’emploi ne semble pas, selon le modèle de régression, avoir d’impact sur la réussite ou l’échec des candidats. De même qu’être en couple ou non ou être un homme ou une femme.
L’analyse portant sur l’efficacité interne des modes d’enseignement a permis de montrer que c’est dans l’enseignement par correspondance que les taux de réussite sont les plus élevés et en enseignement en ligne qu’ils sont les moins élevés avec une différence significative de 12.6 points. Les modèles de régression logistique construits autour de la variable « réussir » (c'est-à-dire obtenir le DAEU) ont montré que le facteur « mode d’enseignement » a un impact significatif sur l’obtention du diplôme au même titre que la variable âge ou la variable « objectif ». Ainsi, les étudiants qui s’inscrivent en enseignement par correspondance multiplient leurs chances de réussir par plus de 2 comparativement à ceux qui ont choisi l’enseignement en ligne. On notera que si l’on ne tient pas compte des abandons et que l’on raisonne en termes de taux de réussite par rapport aux présents, les différences de taux de réussite ne sont plus significatifs (tableau 3). En d’autres termes l’enseignement en ligne, pour ce public en particulier, ce diplôme et notre terrain d’enquête, est tout aussi efficace que l’enseignement présentiel ou par correspondance. L’analyse de l’efficacité interne de l’enseignement présentiel comparé aux deux autres modes d’enseignement qualifiés d’enseignement à distance, montre qu’il n’existe pas de différences significatives en termes de réussite et ceci que l’on tienne compte des inscrits ou des présents.
L’enseignement en ligne semble être le remède aux problèmes posés par les modes d’enseignement traditionnels. En effet, l’enseignement en ligne combine les avantages de l’enseignement présentiel (interaction) et à distance (flexibilité) en évitant les inconvénients de rigidité de temps et de lieu ainsi qu’une interaction très limitée (Walckiers et De Praetere, 2004) ; (Harasim, 1989). Cependant pour un certain nombre d’auteurs, l’enseignement en ligne, devrait rejoindre d’autres médias, comme entre autre la télévision, qui après avoir suscité beaucoup d’espoir et d’engouement n’a pas amélioré l’efficacité de l’enseignement (Glikman, 2002). En termes d’efficacité interne, pour notre cas particulier, les modèles de régression ont pu mettre en évidence toutes choses égales par ailleurs un effet « mode d’enseignement » sur la réussite des étudiants. Ainsi, malgré les différences de répartition des populations dans les différents modes d’enseignements, en termes de sexe, d’âge, de situation professionnelle, de situation matrimoniale ou d’objectifs nous pouvons estimer que, pour notre cas particulier, pour ce diplôme et ce terrain d’enquête, l’enseignement en ligne a une efficacité interne moins élevée que les autres modes d’enseignement. Il faut, cependant, rappeler que dès lors que l’on ne tient plus compte des abandons et que l’on raisonne en termes de taux de réussite par rapport aux présents l’enseignement en ligne est tout aussi efficace. Les limites de notre travail tournent essentiellement autour des caractéristiques de notre public et des différences entre les modes d’enseignements. En effet, malgré notre tentative de choisir des publics proches, les résultats en termes d’accès aux différents modes d’enseignements (tableaux 1 et 2) ont montré que nous avions des publics relativement distincts. De plus les modes d’enseignements sont très différents (cf section 2), en termes de conception, de modèles pédagogiques, de contexte ... ce qui rend la comparaison difficile entre l’enseignement en ligne et un « hypothétique » enseignement traditionnel (Saba, 1999). Les résultats des comparaisons sont à ce propos souvent critiqués et un certain nombre d’auteurs mettent en avant des problèmes liés au contrôle des populations comparées, les techniques statistiques appliquées ou encore le traitement de données... (Moore et Thompson, 1997) ; (Phipps et Merisotis, 1999). Dans notre cas particulier, on peut tout à fait émettre l’hypothèse qu’un certain nombre de facteurs externes pourraient expliquer la faiblesse des taux de réussites tels que la motivation des candidats, leur capacité de travail, la maîtrise de l’outil informatique...une enquête qualitative, complémentaire, aurait sans doute pu nous éclairer sur les raisons de l’abandon des étudiants de l’enseignement en ligne. Ce qui pourrait faire, sans doute, l’objet d’une prochaine contribution.
ALLY M. (2004). Foundations of educational theory for online learning . Dans T.Anderson et F. Elloumi (Dir.): Theory and practice of online learning. Athabasca, Canada : Athabasca University. Récupéré du site du Center for Distance Education de l’université de Athabasca : http://cde.athabasca.ca/online_book
Audran J., Coulibaly B., Papi C. (2008). Les « incitateurs » et les « épreuves », traces de vie sur les forums en ligne ?, DistanceS, 1 Vol 10, 1-23.
BEN ABID-ZARROUK S., AUDRAN J. (2008). L’enseignement en ligne est il efficace ? le cas Pegasus. Revue française de Pédagogie, 164, 99-110.
BEN ABID S., ORIVEL F. (2000). Enseignement à distance: équité ou efficacité. Dans A. Alcouffe et alii. Equité versus efficacité. Paris : L’Harmattan, p.405-416.
BEN ABID S. (2000).Une évaluation économique de l'enseignement à distance universitaire français : le cas particulier des centres de télé-enseignement universitaire de la FIT-Est, Thèse, Université de Bourgogne, Dijon.
CLARK R. E. (1983). Reconsidering Research on Learning from Media. Review of Education Research, 53, Vol. 4, p. 445-459.
CLARK R. E. (1985). Evidence for Confounding in Computer Based Instruction Studies: Analysing the Meta-Analyses. Educational Technology Research and Development, 33, Vol. 4, p. 235-262.
CLARK R. E. (1994). Media Will Never Influence Learning. Educational Technology Research and Development, 42, Vol. 2, p. 21-29.
COL C., FENOUILLET F. (2007). Déploiement du e-learning en sciences de l’éducation : état des lieux en France, International Journal of Technologies in Higher Education, 1, Vol. 4, p. 7-19.
DROESBEKE J-J., LEJEUNE M., SAPORTA G. (2005). Modèles statistiques pour données qualitatives. Lassay-les-châteaux, France : Editions TECHNIP.
DURU-BELLAT M., MINGAT A. (1993). Pour une approche analytique du fonctionnement du système éducatif. Paris : Presses Universitaires de France.
EICHER J.C. (1983). L’économie des nouveaux moyens d’enseignement, Coût et efficacité, Paris, France : UNESCO.
FENOUILLET F., DÉRO M. (2006). Le e-learning est il efficace ? Une analyse de la littérature anglo-saxonne, Savoirs, 12. p. 87-100.
DIRECTION DE L’EVALUATION ET DE LA PROSPECTIVE (2004). Note d’information 06.02. Ministère de l’éducation Nationale. Gouvernement de la France.
GLICKMAN V. (2002). Des cours par correspondance au e-learning. Paris, France : Presses Universitaires de France.
GOURIEROUX C. (1984). Econométrie des variables qualitatives, Paris, France : Economica.
HARASIM L. (2000). Une université virtuelle canadienne : modèles pour un réseau national de télé-apprentissage en direct. Rapport commandé par Industrie Ottawa, Canada : Industrie Canada Document.
HARASIM L. (1989). Online Education : a new domain, In Mason R. et al. (Ed.), Mindweave : communication, computers & distance education, Oxford: Pergamon.
JACQUINOT G. (1993). Apprivoiser la distance et supprimer l’absence ? Ou les défis de la formation à distance. Revue française de Pédagogie, 102, p. 55-67.
JAROUSSE J.P. (1999). Evaluer les systèmes éducatifs : de quoi parle-t-on ? Dans JJ Paul, Administrer, gérer, évaluer les systèmes éducatifs : une encyclopédie pour aujourd’hui. Paris, France : ESF
MOORE M.G., THOMPSON M.M. (1997). The effects of distance learning Rev.Ed. University Park, PA: American Center for the study of Distance Education, Pennsylvania State University.
ORIVEL E., ORIVEL F. (1999). Les comparaisons internationales de l’efficience interne des systèmes éducatifs. Dans JJ Paul, Administrer, gérer, évaluer les systèmes éducatifs : une encyclopédie pour aujourd’hui. Paris, France : ESF.
ORIVEL F., SI MOUSSA A. (2000). Les usages d’Internet à l’école, rapport CNCRE, IREDU-CNRS. Dijon, France.
ORIVEL F. (1996). Evaluation of Distance Education : Cost-Effectiveness. Dans International Encyclopedia of adult Education and training : Second Ediation, A.C Tuijnman . Oxford : Pergamon Press
PERRATON H. (1993). Distance education for teacher training. Londres: Hillary Perraton publishers.
PHIPPS R., MERISOTIS J. (1999). What’s the Different ? A Review of Contemporary Research on the Effectiveness of Distance Learning in Higher Education. Washinghton DC : Institute for Higher Education Policy.
PSACHAROPOULOS G., WOODHALL M. (1988). L’éducation pour le développement : une analyse des choix d’investissement. Paris, France : Economica.
ROMISZOWSKI A. (2003). The future of E-learning as an educational innovation. Factors influencing project success and filure. Brazilian Review of Open and Distance Education. Teorias Aspectos Teoricos e Filosoficos.
RUMBLE G. (1997).The costs and the economics of open and distance learning. London: Kogan Page.
SABA F.(1999). Is distance education comparable to “traditional education”? : Site Web : http://www.distance-educator.com/der/comparable.html
WALCKIERS M., DE PRAETERE T. (2004). L’apprentissage collaboratif en ligne : huit avantages qui en font un must. Distances et Savoirs, 1, Vol. 2, p. 1-23.
1 Ce Diplôme est régi par le décret n° 94-684 du 03 août 1994 et l’arrêté du 3 août 1994.
2 Il est homologué de droit au niveau IV de la nomenclature interministérielle des niveaux de formation. En 2004, on estimé à 13100 le nombre de candidats qui ont préparé le DAEU. Ce dernier comporte deux options, A (littéraire) et B (scientifique) qui permettent toutes deux la poursuite d’études à l’université. On estime qu’au niveau national, 82% des inscrits ont préparé le DAEU A contre 18% le DAEU B. Il est préparé généralement à l’université et dans certain cas par le CNED et il est délivré par après un examen organisé au terme d’une année d’études (MEN-DEP Note d’information n°6.02 janvier 2004). Cette évaluation finale met l’accent sur les connaissances générales dans quatre disciplines choisies par les candidats, ainsi que sur la culture générale et les méthodes qu’ils mettent en œuvre
3La traduction du e-learning en français est « apprentissage en ligne » mais en France il est traduit par le terme « mode d’enseignement en ligne » puisque en France l’expression de mode d’apprentissage en ligne est utilisée lorsque les chercheurs souhaitent insister sur les processus d’acquisition de connaissances (Glickman, 2002) ce qui n’est pas notre cas présentement.
4 C’est le cas pour les trois modes d’enseignement
5 Une recherche menée sur les centres de télé-enseignement universitaire de l’Est en 2000 (Dijon, Besançon, Reims, Strasbourg) montre que les étudiants qui préparent des examens à distance et qui passent les examens ont autant de chances de réussir que les étudiants d’enseignement présentiel.
6 Cf Modèles statistiques pour données qualitatives (Droesbeke et al., 2005, p18)
7 Le terme de modélisation est défini comme une transformation qui remplace un ensemble d’observations effectives par une formulation mathématique abstraite qui en retrace les caractéristiques ou lignes de forces principales (Duru-Bellat et Mingat, 1993).
8 Afin de mesurer l’impact sur la réussite de l’enseignement en ligne nous avons eu recours à des modèles de type Logit (dits aussi régression logistique) qui sont généralement utilisés lorsque la variable à expliquer est une variable binaire (0, 1) ou dichotomique et qui porte sur la probabilité qu'un évènement se réalise ou non (Gourieroux, 1984). Ce qui est le cas ici puisqu’on étudie l’obtention ou non du DAEU.
9 Le D de Somer est un indice qui mesure l’association entre la probabilité prédite et la valeur de la variable explicative. La capacité prédictive du modèle est d’autant meilleure que l’indice est élevé et qu’il se rapproche de 1. Cet indice varie entre -1 et 1.
10 Seul 263 étudiants ont rempli cette partie du dossier. Le calcul du pourcentage a donc été effectué sur 263 étudiants et non 274.
11 On utilise la régression logistique lorsque l’on effectue une régression sur des données qualitatives. Ce qui est notre cas présentement. Pour plus d’informations sur la régression logistique se référer à (Duru-Bellat et Mingat, 1993) et (Droesbeke et al., 2005).
12 Nous rappelons au lecteur que les modèles de régression logistique comme le modèle linéaire permettent un raisonnement « toutes choses égales par ailleurs ». Ex. dans notre cas nous testons l’influence de la variable expliquée « modes d’enseignement » sur l’obtention du DAEU, à l’exclusion de toute autre variable explicative.
13 Nous sommes partis de l’hypothèse que certaines catégories d’âge pouvaient, plus influencer la réussite que d’autres (Ben Abid, 2000).
14 * seuil de significativité à 10%, ** seuil de significativité à 5%, ***seuil de significativité à 1%, NS : variable non significative
15 Dans les modèles de régression logistique, la détermination des coefficients ai est comparables à celle des modèles linéaires, en revanche l’interprétation en est différente. Alors que dans la spécification linéaire le coefficient ai mesure directement la pente constante de la relation de Xi sur Y, au niveau de la spécification logistique, l’impact marginal d’une variable dépend du coefficient ai et du niveau de probabilité auquel on se situe. L’impact marginal au point de probabilité p vaut alors ai.p.(1-p) (Duru-Bellat et Mingat, 1993) ; (Jarousse ;1999). C’est la colonne variation marginale qui donnera une estimation de l’impact d’une unité supplémentaire pour une variable continue sur la variable expliquée. Et l’impact d’une catégorie de variable (explicative) par rapport à une autre sur la variable expliquée dans le cas de variables dichotomiques ou binaires (ex pour la variable sexe : on mesure l’impact sur la réussite du fait d’être un garçon par rapport au fait d’être une fille).
Sandoss BEN ABID-ZARROUK est enseignant / Chercheur au centre universitaire de formation des enseignants et des formateurs à l’université de Haute Alsace. Elle appartient au laboratoire inter-universitaire des sciences de l’éducation et de la communication (LISEC –EA 2310). Elle est docteur en Sciences Economiques, qualifiée en sciences de l’éducation, et spécialisée en économie de l’éducation et plus précisément dans l’évaluation de l’enseignement à distance en général et de l’enseignement en ligne en particulier.
Courriel : Sondess.Zarrouk@uha.fr
Sandoss Ben Abid-Zarrouk, Une analyse de l’efficacité interne des modes d’enseignements par correspondance, en présentiel et en ligne dans le cadre de la préparation au DAEU, Revue STICEF, Volume 17, 2010, ISSN : 1764-7223, mis en ligne le 19/07/2010, http://sticef.org
© Revue Sciences et Technologies de l´Information et de la Communication pour l´Éducation et la Formation, 2010