Contact :
infos@sticef.org
|
Etude des déterminants psychologiques de la persistance
dans l’usage d’un jeu sérieux : évaluation de
l'environnement optimal d'apprentissage avec Mecagenius®.
Jean HEUTTE (équipe Trigone-CIREL EA 4353, Lille1 et ESPE Lille Nord de
France), Michel GALAUP (UMR EFTS MA 122, Toulouse2 Le Mirail), Catherine
LELARDEUX, Pierre LAGARRIGUE, (Institut Clément Ader LGMT EA 814 et
CUFR Champollion), Fabien FENOUILLET (Chart EA 4004, Paris-Ouest Nanterre - la
Défense.)
|
RÉSUMÉ : L'objectif
de cet article est de mettre en évidence que des concepts clés de
la motivation sont pertinents pour évaluer l’usage d’un
serious game. Les résultats de l’étude exploratoire
menée auprès d’étudiants (N=115) impliqués
dans l’expérimentation in situ, in vivo de Mecagenius® (jeu
dédié aux formations en génie mécanique) permettent
aussi confirmer la pertinence de l’usage de l’échelle de
mesure du flow en éducation (EduFlow) pour l’évaluation de
l’expérience optimale d’apprentissage avec un serious game.
Il apparaît par ailleurs qu’EduFlow est bien en relation avec des
mesures spécifiques au contexte scolaire comme
l’auto-efficacité, l’intérêt, et le climat
motivationnel.
MOTS CLÉS : Serious
game, auto-efficacité, intérêt, climat motivationnel,
flow.
|
Study of the psychological determinants of persistence in playing a serious game: assessing the optimal learning environment with Mecagenius® |
|
ABSTRACT : The
aim of this paper is to show the relevance of motivational key concepts in
evaluating the use of serious game. This research involves 115 students training
with Mecagenius® (serious game in mechanical engineering). The results of
the exploratory study also confirm the relevance of the use of flow in Education
scale (EduFlow) to evaluate the optimal learning experience witha serious game.
It also appears that EduFlow is related to specific actions within the school
context such as self-efficacy, motivational climate and interest.
KEYWORDS : Serious
game, flow, self-efficacy, interest, motivational climate.
|
1. Introduction
En contexte de formation,
parmi les objets pédagogiques ludo-éduquants (Kellner, 2010),
le serious game1 (Alvarez, 2007),
occupe désormais une place particulière. Au delà du simple
plaisir de jouer, cette catégorie du jeu vidéo souhaite donner un
sens supplémentaire que le seul divertissement (Alvarez et Djaouti, 2010) ; (Lavergne et al., 2010),
afin de répondre à des besoins publicitaires, éducatifs,
médicaux, environnementaux, etc. Ainsi, l’une des
propriétés du serious game serait de susciter l’envie
d’apprendre (Alvarez, 2007).
Selon Fenouillet et ses collègues. (Fenouillet et al., 2009),
cette idée « d’aider » l’envie d’apprendre ne
date pas d’hier puisque les jeux vidéo étaient
déjà utilisés dans cette optique dès la fin des
années 60 (Dorn, 1989).
Depuis, cette problématique suscite de nombreux questionnements qui
interpellent tout autant les concepteurs de ce type de jeux que les enseignants
et chercheurs s’intéressant à l’impact de leurs usages
en contexte éducatif.
L'objectif de l’étude exploratoire qui va être
présentée dans cet article est de mettre en évidence que
des concepts clés de la motivation et de la volition sont pertinents pour
évaluer d’une part le déclanchement du comportement motivant
l’usage d’un jeu sérieux, d’autre part la persistance
de l’usage des jeux sérieux en contexte éducatif. En effet,
il nous semble pertinent de considérer la volition comme
complément indispensable de la motivation (Fenouillet, 2012),
distinguant ainsi les déterminants de la décision d’agir
(motivation) de ceux qui éclairent la persistance de l’action
(volition). Pour y parvenir nous commencerons dans un premier temps par
définir les différents concepts tels que le flow et certains
déterminants du climat de classe (auto-efficacité,
intérêt et climat motivationnel) que nous avons souhaité
retenir pour cette étude. Enfin, nous conclurons en présentant les
premiers résultats de l’expérimentation in situ, in vivo de Mecagenius®, un jeu sérieux
dédié aux formations en génie mécanique. Cela nous
permettra notamment de mettre en évidence que l’échelle de
flow en éducation (EduFlow) élaborée par Heutte,
Fenouillet, Boniwell, Martin-Krumm et Csikszentmihalyi (Heutte et al., 2014) est un outil particulièrement bien adapté pour étudier la
persistance et l’expérience optimale d’apprentissage avec un
jeu sérieux en contexte scolaire/universitaire.
2. L’expérience optimale (ou état de flow)
Parmi tous les éléments ayant une
influence sur la qualité de l’expérience de jeu des
utilisateurs, force est de constater que certains concepts semblent partager des
caractéristiques communes : ils englobent pratiquement tous les
sphères émotionnelles, sensorielles, cognitives et
comportementales. En outre, bien souvent les concepts proposés sont
fortement liés à l’idée d’une activité
« plaisante » apportant une forme de
« satisfaction », en tout cas pour le moins
« agréable », les termes revenant le plus
régulièrement étant :
« divertissement » (entertainment),
« amusement » (fun) et
« plaisir » (enjoyment). C’est très
certainement l’une des raisons pour laquelle la théorie de
l’expérience optimale ou
l’autotélisme2 (Csikszentmihalyi, 1990) est de plus en plus souvent présente dans la littérature
scientifique et professionnelle concernant la création des jeux
vidéo, car provoquer l'état de flow est exactement ce que les
concepteurs cherchent à offrir aux joueurs : cela contribue à
augmenter à la fois leur plaisir et leur persistance dans le jeu.
Csikszentmihalyi définit le concept de l’expérience
optimale qu’il appelle "flow" et qui réfère à
l’état subjectif de se sentir bien (Csikszentmihalyi et Patton, 1997).
Le flow peut être ressenti dans divers domaines tels que l’art,
l’enseignement, le sport... Le flow se manifeste souvent quand il y a
perception d’un équilibre entre ses compétences personnelles
et la demande de la tâche (cf. Figure 1, p. 3) :
c’est la perception de cet équilibre
« optimal » (entre défit et habilité) qui fait
de l’expérience de flow une « expérience
optimale ». Dans un jeu vidéo, le flow est, par exemple,
ressenti quand l’ensemble des actions à réaliser pour jouer,
notamment celles qui réclament une attention soutenue, semblent
« couler de source » avec une telle fluidité
qu’à aucun moment le jeu ne devra être interrompu par une
quelconque inquiétude concernant ce qu’il faut réaliser ou
encore concernant les commandes à exécuter pour parvenir.
![](images/Figure01.png)
Figure 1 • Exigences de la
tâche et compétences élevées (Csikszentmihalyi, 1990))
Dans sa définition originale (Csikszentmihalyi, 1990),
l’expérience optimale comporte neuf caractéristiques
majeures (Tableau 1, p. 4) : (1) équilibre entre défi et
habilité, (2) concentration sur la tâche, (3) cible claire, (4)
rétroaction claire et précise, (5) absence de distraction, (6)
contrôle de l'action, (7) absence de préoccupation à propos
du soi – dilatation de l’ego, (8) altération de la perception
du temps et (9) bien être.
1 |
Équilibre entre défi et habilité |
Savoir que l’activité est réalisable, que les
compétences sont adéquates, ne ressentir ni angoisse ni ennui,
savoir que nous avons toutes les chances de pouvoir terminer
l’activité. |
2 |
Concentration sur la tâche |
Être en mesure de se concentrer sur ce que nous faisons. |
3 |
Cible claire |
Grande clarté intérieure, savoir ce qui doit être fait
et comment cela pourra se réaliser. La tâche a des objectifs
clairs. |
4 |
Rétroaction claire et précise |
La tâche (ou l’environnement) fournit une rétroaction
immédiate. |
5 |
Absence de distraction |
Totalement impliqué, concentré, que ce soit en raison
d’une grande curiosité, de l’habitude liée à un
entraînement important. |
6 |
Contrôle de l'action |
Percevoir que nous pouvons contrôler nos actions. |
7 |
Absence de préoccupation à propos du soi – dilatation de
l’ego3 (mais paradoxalement, le sens de soi
se trouve renforcé) |
Sentiment de sérénité, pas de soucis à propos de
soi, le sentiment d’une dilation de soi au-delà des
frontières habituelle de l'ego - se sentir transcendé
au-delà de ce qui nous semblait possible. |
8 |
Altération de la perception du temps |
Le sens de la durée du temps est altéré : les heures
semblent être passées en quelques minutes et les minutes peuvent
s'étendre à ressembler à des heures. |
9 |
Expérience autotélique – bien être |
Jubilation et extase, sentiment d'être en dehors de la
réalité quotidienne, quelque soient les raisons ou les buts de
l’action, le flow en est sa propre récompense.
L’activité n’est entreprise pour aucune autre raison que le
bien-être qu’elle procure. |
Tableau 1 • Les neuf
caractéristiques de l'expérience optimale – flow,
d’après Csikszentmihalyi (2004), traduction (Heutte, 2011, p.
99)
Par nature, l’expérience optimale exige une concentration totale
de l’attention sur la tâche en cours, ce qui a pour effet
d’occulter les aspects déplaisants de la vie, les frustrations ou
les préoccupations quotidiennes. Dans le cadre d’un jeu,
l’expérience optimale est plus particulièrement ressentie
dans les phases qui nécessitent une importante mobilisation de
compétences. Par exemple, celles au cours desquelles l’échec
ou la réussite tiennent à peu de choses (comme si l’action
se déroulait sur le fil d’un rasoir), mais que compte tenu de ses
expériences antérieures, le joueur réalise que le
défi est très certainement à sa portée. Ainsi, au
cours d’une phase de jeu, au fur et à mesure que le joueur
s’aperçoit qu’il réussit à s’approcher du
but espéré, ce sentiment le portera et le poussera à
s’appliquer de plus en plus, en lui procurant un tel bien-être,
qu’il souhaitera que cette expérience se prolonge. C’est
d’ailleurs pour continuer à ressentir le flow qu’il
persistera dans le jeu, y compris parfois pour refaire certaines phases de jeu
en se fixant lui-même de nouveaux défis : faire plus vite ou faire
mieux, par exemple en économisant les gestes, les actions ou les
ressources à sa disposition. Dans la mesure où elle éclaire
les déterminants psychologiques de la persistance à agir,
l’autotélisme est classée parmi les théories
volitionnelles (Fenouillet, 2012 ; Heutte, 2011) : le flow l’un des concepts majeurs pour étudier (ou
prédire) la persistance dans le temps d’un comportement humain.
L’expérience optimale entraîne des conséquences
très importantes : meilleure performance, créativité,
développement des capacités, estime de soi et réduction du
stress (Csikszentmihalyi, 2006).
Un ensemble d’études (pour revue, voir (Delle Fave et al., 2011) apportent des résultats concourants et montrent l’importance
d’autres concepts dans l’expérience du flow. Par exemple,
Asakawa (Asakawa, 2004) met en évidence des liens positifs entre la motivation et le flow, ainsi
que des liens négatifs entre le flow et l’anxiété ou
le désengagement. Pour notre part, nous considérons qu’un
environnement optimal d'apprentissage est un environnement d'apprentissage qui
soutient le flow (l'expérience optimale) en contexte éducatif (Heutte, sous presse).
2.1. Le flow dans l’éducation
Progressivement, un nombre grandissant de recherches
s’intéressent à l’impact du flow en contexte
éducatif, par exemple pour étudier, la motivation des
élèves de collèges (Rathunde et Csikszentmihalyi, 2005),
dans des lycées (Peterson et Miller, 2004) ou dans des universités (Shernoff et al., 2003) ; (Heutte, 2011),
tout particulièrement dans des contextes de formation à distance (Caron et al., 2014) ; (Heutte, Caron et al., 2014) ;
(Heutte, Kaplan et al. 2014) . Turner et Meyer (2004) ont notamment
étudié l’impact du soutien et de l’étayage des
étudiants par les enseignants sur le flow.
2.2. Time Flies When You're Having Fun
De longue date, la plupart des tentatives d'explications du comportement
individuel des utilisateurs de technologies de l'information et de la
communication (TIC) ont tendance à se concentrer essentiellement sur les
croyances de maîtrise instrumentale pour comprendre leurs intentions
d'usage des TIC. Cependant, (Choi et al.,2007) ainsi que (Pearce et al., 2005) font état du grand intérêt et du caractère prometteur
des recherches concernant le flow dans les environnements numériques. En
effet, le flow est une variable très régulièrement
évoquée pour comprendre les expériences positives avec les
ordinateurs (pour revue, voir (Heutte, 2011),
et plus récemment, pour ce qui concerne l'usage d'internet (Chen, 2000). Cette
théorie a notamment été utilisée afin de mieux
appréhender l’immersion pendant les activités d'exploration (Ghani, 1995), de
communication (Trevino et Webster, 1992),
et d'apprentissage (Ghani, 1995).
Pour leur part, Agarwal et Karahanna (Agarwal et Karahanna, 2000) proposent le concept d'absorption cognitive (AC) qu’ils définissent
comme un profond état d'engagement à travers cinq dimensions : (1)
dissociation temporelle (perte de la notion du temps) ; (2) immersion
(concentration totale) dans une tâche ; (3) intensité du plaisir ;
(4) sentiment de contrôle de l'interaction ; (5) curiosité
sensorielle et cognitive. Ces épisodes d'attention totale qui «
absorbent » entièrement les ressources cognitives au point que plus
rien d'autre n’importe sont des expériences optimales, des
états de flow (Agarwal et Karahanna, 2000).
L’AC et ses cinq dimensions sont des antécédents
significatifs de la perception d'utilité et celle de la
convivialité (cf. Figure 2, p. 6) : deux dimensions
empruntées au Technology Acceptance Model (TAM) (Davis, 1989) ; (Venkatesh et Davis, 2000).
L’AC est donc un état spécifique qui résulte à
la fois de facteurs individuels et situationnels. Elle renforce
l’intention d’utiliser les technologies numériques, elle
serait de plus particulièrement bénéfique au sentiment de
réalisation d'un individu dans le cadre de son travail et, par
conséquent, influencerait sa motivation.
![](images/Figure02.png)
Figure 2 • Le modèle de
l’absorption cognitive d’après Agarwal et Karahanna (2000, p.
683)
2.3. L’absorption cognitive : quand plus rien ne peut perturber.
En état de flow, les personnes sont tellement concentrés dans
l’activité que plus rien d’autre ne peut les perturber.
Au-delà du plaisir lié à l’activité et de la
persistance liée à l’intérêt intrinsèque
pour l’activité, l’immersion totale dans
l’activité semble être un aspect central de
l’expérience de flow.
Pour notre part (Heutte, sous presse), nous suggérons de reprendre
l’idée-force du concept d’AC pour l’étendre
à toute activité centré sur la volonté de comprendre
avec, comme sans, l’usage des technologies numériques. Nous
estimons que l’AC « correspond à un profond état
d'engagement lié à un épisode d'attention totale
(expérience optimale) qui « absorbe » (qui focalise)
entièrement les ressources cognitives au point que plus rien d'autre
n’importe que de comprendre, ce qui a notamment pour conséquence
immédiate que pratiquement plus rien ne peut effectivement perturber la
concentration exclusivement centrée sur la compréhension »
(Heutte, 2011, p. 105).
2.4. La mesure du flow
L’une des difficultés de l’étude du flow
réside en grande partie dans son identification ainsi que sa mesure.
Ainsi, depuis plus d’une trentaine d’années, divers outils
ayant des formes variées ont été créés afin
d’étudier les éléments de nature instable et les
phénomènes subjectifs liés au flow : aussi paradoxal
que cela puisse paraître, malgré un large consensus concernant la
définition du flow, les désaccords entre chercheurs concernant sa
mesure sont l’objet de très nombreuses controverses (Moneta, 2012).
C’est une des raisons principales de l’émergence de
nombreuses recherches afin de tenter de mesurer le flow à l’aide de
questionnaires (pour revue, voir (Heutte 2011)). Deux des échelles les
plus utilisées sont la version 2 du Flow State Scale (FSS-2) et du
Dispositional Flow Scale(DFS-2), élaborées par Jackson et Eklund (Jackson et Eklund, 2002),
initialementen vue de mesurer le flow en contexte sportif, sur la base des 9
dimensions conceptuelles originelles du flow. Ces outilsont depuis
été utilisés dans d’autres contextes. Cependant,
Procci et ses collègues (Procci et al. 2012) mettent en évidence
d’importantes limites à leur utilisation en contexte d’usage
des jeux vidéos. Enfin, avant les travaux d’Heutte, Fenouillet,
Boniwell, Martin-Krumm et Csikszentmihalyi (Heutte, Fenouillet et al., 2014) pour l’élaboration de l’échelle EduFlow, il
n’existait pas d’échelle courte spécifique pour
l’étude des dimensions et des effets du flow en contexte
éducatif.
3. Le climat de classe
Nous référant au courant récent
de la psychologie positive (Seligman etCsikszentmihalyi, 2000) qui est « l'étude scientifique des conditions et des processus qui
contribuent à l’épanouissement ou au fonctionnement optimal
des individus, des groupes et des institutions » (Gable et Haidt, 2005),
p. 103, il nous semble nécessaire d’intégrer la dimension
psychosociale du contexte d’apprentissage ou climat de classe, afin
d’étudier les éventuelles différences liées
à l’usage d’unjeu sérieux.
3.1. L’auto-efficacité
La théorie de l’auto-efficacité (Bandura,1997) entre dans
le cadre plus large de la théorie sociale cognitive (Bandura, 1986).
Selon cette théorie, l'auto-efficacité ou sentiment
d’efficacité personnelle constitue la croyance que possède
un individu en sa capacité de produire ou non une tâche :
« l’auto-efficacité (personnelle comme collective)
renvoie aux jugements que les personnes font à propos de leur(s)
capacité(s), personnelle(s) comme collective, à organiser et
réaliser des ensembles d’actions requis pour atteindre des types de
performances attendus mais aussi aux croyances à propos de leurs
capacités à mobiliser la motivation, les ressources cognitives et
les comportements nécessaires pour exercer un contrôle sur les
événements de la vie » (Heutte, 2011),
p. 95. Plus grand est le sentiment d'auto-efficacité, plus
élevés sont les objectifs que s'impose la personne et l'engagement
dans leur poursuite. Les croyances d’auto-efficacité des
élèves sont positivement associées à
l’acquisition directe des apprentissages et à la réussite
scolaire, mais également via la préférence pour des
tâches présentant un certain niveau de nouveauté.
3.2. L’intérêt
L’étude des liens entre l’intérêt et la
motivation fait partie des traditions en psychologie (e.g., (Dewey, 1913) ; (Thorndike, 1935)),
elle se trouve renouvelée et actualisée par de nouvelles approches
théoriques, comme le modèle développement par phases de
l’intérêt (Hidi et Renninger, 2006).
Hidi et Renninger suggèrent que non seulement les intérêts
se développent mais, qu’en plus, ils ne sont pas forcément
stables. Pour mieux en étudier les phases de développement, elles
proposent de distinguer l’intérêt situationnel (par
exemple, l’intérêt lié à la situation
pédagogique provoquée par l’usage d’un jeu en classe)
de l’intérêt individuel (par exemple,
l’intérêt pour une discipline académique
(géométrie euclidienne, littérature contemporaine,
génétique, histoire de l’antiquité, génie
mécanique...) en tant que telle, en dehors même d’un contexte
scolaire particulier). Ainsi, selon ces chercheuses, le développement se
réaliserait dans cet ordre : (1) le déclanchement
(l’activation) de l’intérêt situationnel, (2) le
maintien de l’intérêt situationnel, (3)
l’émergence de l’intérêt individuel, (4)
l’intérêt individuel développé.
L’intérêt situationnel serait à la base de
l’intérêt individuel.
3.3. Le climat motivationnel scolaire
Pour Sarrazin et ses collègues (Sarrazin et al., 2006),
le climat motivationnel instauré par l’enseignant a un impact
important sur l’implication des élèves en classe. De
nombreux auteurs (pour revue, voir (Heutte, 2011))
soulignent l’importance du soutien des besoins psychologiques de base (Deci et Ryan, 2002) ; (Deci et Ryan, 2008),
le climat de classe serait ainsi tout particulièrement influencé
par le sentiment d’appartenance sociale des élèves (avec
leurs collègues, comme avec leurs enseignants). Le modèle
sociocognitif des apprentissages scolaires (Leroy et al., 2013) souligne le rôle médiateur fondamental des perceptions de
l’environnement social. Autrement dit, « ce n’est pas la
réalité objective qui compte le plus, mais bien la manière
dont l’individu – l’élève en l’occurrence
– la construit. » (Leroy et al., 2013),
p. 12, notamment sa perception du soutien des enseignants. Ainsi, le climat
motivationnel scolaire est un construit résultant principalement des
perceptions (nécessairement subjectives) que les élèves ont
des actions objectivement réalisées par les enseignants.
Ces travaux récents sont d’une très grande
complémentarité avec ceux concernant l’importance de
l’auto-efficacité (sentiment d’efficacité personnelle
et collective), de l’intérêt et du flow dans
l’expérience optimale d’apprentissage (Bandura, 2003) ; (Deci & Ryan, 2002) ; (Deci et Ryan, 2008) ; (Heutte, 2011),
élevant le niveau de défis acceptés par les
étudiants (Meyer et Turner, 2006),
ainsi que leur persistance dans les apprentissages (Shernoff et Csikszentmihalyi, 2009). C’est
la raison pour laquelle il nous a semblé opportun d’intégrer
quelques variables du climat de classe dans cette étude, en vue
d’en étudier les éventuels effets d’interaction dans
un contexte pédagogique lié à l’usage d’un jeu
sérieux.
4. Contexte de l’étude exploratoire
4.1. Expérimentation Mecagenius®in situ et in vivo
Fruit d’une collaboration entre le groupement
d’intérêt scientifique (GIS) Serious Game Research Network
sous la responsabilité scientifique du centre universitaire Champollion
et l’industriel KTM Advance, Mecagenius® est un jeu
sérieux en ligne (cf. Figure 3).
![](images/Figure03.png)
Figure 3 •
Mecagenius® : un jeu sérieux en génie
mécanique pour découvrir, apprendre, fabriquer(http://mecagenius.univ-jfc.fr/ )
Mecagenius® intègre plus de 200 activités
pédagogiques au sein d’une aventure spatiale futuriste et reproduit
l’univers d’une industrie de génie mécanique allant de
la découverte de l’atelier de génie mécanique
à l’optimisation de production sur machine outil à commande
numérique (Galaup, 2013) ; (Galaupet al., 2010) ; (Lelardeux et al , 2011).
L’expérimentation in situ et in vivo en
Île-de-France est la première phase de test grandeur nature. Les
régions Île-de-France et Midi Pyrénées, les
pôles Aerospace Valley et ASTech participent au financement de
l'utilisation de Mecagenius® dans une quinzaine
d'établissements d'enseignement secondaires et supérieurs. Ces
expérimentations ont débuté en Février 2013 et se
poursuivent en 2014. La première étude exploratoire (dont il est
rendu compte dans les pages suivantes) était principalement
destinée à tester le protocole en vue de la prochaine phase de
l’expérimentation de Mecagenius® qui a lieu dans les
académies de Créteil, de Lille et de Toulouse au cours de
l’année scolaire/universitaire 2013/2014. En Île-de-France,
l’expérimentation devait concerner des élèves de
lycées professionnels et des étudiants en licence et en master. En
raison de quelques soucis techniques et de difficultés de planification
des activités avec Mecagenius® dans certains
établissements, le corpus de données concerne majoritairement des
étudiants de L3 et de M1 en formation à l’École
Nationale Supérieure d'Arts et Métiers. Comme on peut s’y
attendre pour ce type de formation, les étudiants sont majoritairement de
sexe masculin (91,1%), et d’un âge moyen de 21,7 ans. Les phases de
jeux organisées par l’enseignant se sont déroulées au
cours de séances de travaux pratiques, en petits groupes (24
étudiants maximum).
4.2. Évaluation de l’expérimentation
L’évaluation de cette expérimentation souhaite croiser
différents points de vue (cf. évaluation
« kaléidoscopique » (Lelardeux et al., 2013),
notamment en didactique (Galaup, 2013) ; (Galaup, Lelardeux et al., 2012),
ainsi qu’en psychologie des apprentissages, via un test de
validité écologique du modèle heuristique du collectif
individuellement motivé (MHCIM) (Heutte, 2011) en
contexte d’usage de jeu sérieux (Heutte, 2012).
Le travail de recherche en didactique (Galaup, 2013) a
consisté à s’intéresser aux phénomènes
de transposition didactique (Schubauer-Leoni et Leutenegger, 2005) ; (Amade-Escot, 2007) liés à la conception, puis à l’usage d’un jeu
sérieux dans les classes. Une des spécificités de ce
travail a été de s’appuyer sur le cadre conceptuel de la
théorie de l’action conjointe en didactique (Sensevy et Mercier, 2007) ; (Amade-Escot et Leutenegger, 2013) ; (Leutenegger, 2005) permettant de fournir à la fois des outils pour la conception de
Mecagenius® et pour l’analyse de ces usages, dans la
perspective d’alimenter la réflexion et les recherches sur les jeux
sérieux. Nous avons proposé d’identifier et de comprendre
les processus mis en œuvre par les acteurs, professeur et
élève(s) lorsqu’ils utilisent l’artefact
Mecagenius® dans le cadre d’un enseignement et d’un
apprentissage des savoirs du génie mécanique. Ce travail a
participé à la construction d’une connaissance scientifique
des pratiques telles qu’elles existent dans leur diversité et a
permis d’éclairer les processus d’apprentissage mis en
œuvre à partir d’une analyse in situ de
l’utilisation de Mecagenius® en contexte
d’enseignement (Galaup, 2013) ; (Galaup, Amade-Escot et al., 2012) ;
(Lelardeux et al.,2010). L’évaluation de l’usage au regard de
la théorie de l’action conjointe en didactique fait
d’ailleurs l’objet d’un article spécifique (Galaup et Amade-Escot, 2013).
Cependant, nous avons considéré que l’étude des
dynamiques d’apprentissage des élèves devait être
complétée par l’étude de
l’intérêt, du bien-être et de la motivation des joueurs
à persister à vouloir apprendre avec Mecagenius®.
En effet, l’analyse des stratégies de jeu des élèves
doit être regardée selon ces deux axes car le bien-être
psychologique au travers du jeu est un catalyseur de la dynamique
d’apprentissage. Les pages qui suivent seront donc principalement
centrées sur les déterminants psychologiques de
l’expérience optimale avec Mecagenius® : elles
souhaitent rendre compte de l’étude exploratoire destinée
à mettre en évidence que certains outils de mesure des concepts
clés de la motivation sont pertinents pour évaluer l’usage
d’un jeu sérieux.
4.3. Protocole d’évaluation des déterminants
psychologiques de l’apprentissage avec Mecagenius®
Avant même la présentation de Mecagenius®, tous
les étudiants avaient à répondre à un questionnaire ante, basé en grande partie sur les échelles de mesure
composant le MHCIM (Heutte, 2011) :
sentiment d’appartenance sociale (Richer et Vallerand, 1998),
sentiment d’efficacité personnelle (adaptation française de (Schwarzer et Jerusalem, 1995)),
EduFlow (Heutte et al., 2014).
Dans la mesure où il s’agissait d’une première
démarche exploratoire pour un test de validité écologique
du MHCIM dans ce contexte (jeu sérieux et génie mécanique),
certaines échelles supplémentaires ont été
agrégées au questionnaire en vue de d’établir
d’autres comparaisons (validité concourante) :
L’échelle de l’Intérêt Situationnel et
Individuel pour les Serious Games (IS2G)(Chainon et al. 2014), la version
française de Flow State Scale-2
(FSS2)(Fournier et al., 2007),
la version adaptée et traduite du Learning Climate Questionnaire
(LCQ) (William & Deci, 1996) afin de pouvoir évaluer le style de l’enseignant perçu par
les élèves (Leroy et al., 2013).
Chaque étudiant jouait seul sur son poste de travail (Galaup et Amade-Escot, 2013).
Après chaque séance de jeu, ils étaient invités
à répondre à un court questionnaire en ligne. Les 14
étudiants inscrits en BAC PRO technicien d'usinage et les 43
étudiants inscrits en filière Génie
Énergétique (M1) on participé à une séance de
jeu (ils ont donc été invités à répondre
à un total de 2 questionnaires), les 46 étudiants inscrits en
filière Génie Industriel (L3) ont pu participer à 2
séances (ils ont donc été invités à
répondre à un total de 3 questionnaires).
4.4. Instruments
Tous les outils est constitués de façon identique : une
liste d’items pour lesquels les répondants devaient indiquer
s’ils étaient « tout à fait
d’accord » ou « pas du tout d’accord »
selon une échelle de Likert en sept pas.
4.4.1. Mesure du flow
Dans la mesure où pour étudier le flow il est
préférable d'utiliser une échelle courte et compte tenu de
certaines réserves concernant la qualité de la mesure du flow sur
la base de ces 9 dimensions conceptuelles originelles en contexte d’usage
de jeu vidéo (Procci et al., 2012),
dans cette étude exploratoire, nous avons souhaité dans un premier
temps comparer la version française de FSS2 (Fournier et al., 2007) avec EduFlow (Heutte et al., 2014).
Comme EduFlow présente l’intérêt d’être
à la fois compacte (12 items) et multidimensionnelle (en 4 dimensions),
c’est cette échelle qui a été
privilégiée par la suite pour les mesures
répétées du flow après chaque séance de
jeu.
- FSS2 (Fournier et al., 2007) composée de 32 items répartis en 9 sous-échelles de 4
items :
• FSS2D1-Équilibre entre défi et habilité (eg.
« Mes capacités sont à la hauteur du défi
élevé de la situation »)
• FSS2D2- Fusion de l’action et de la conscience (eg.
« Je fais les bonnes actions sans essayer d'y
penser »)
• FSS2D3- Cible claire (eg. « Je sais clairement ce que je
veux faire »)
• FSS2D4-Rétroaction claire et précise (eg
« J'ai une vision très claire de ce je veux
faire »)
• FSS2D5-Concentration (eg. « Je suis entièrement
concentré sur ce que je fais »)
• FSS2D6- Contrôle de l'action (eg. « J'ai
l'impression de contrôler ce que je fais »)
• FSS2D7 - Absence de préoccupation à propos du soi (eg.
« Je ne suis pas préoccupé par mon
apparence »)
• FSS2D8- Altération de la perception du temps (eg. « Je perds ma notion habituelle du temps »)
• FSS2D9- Bien-être (eg. « J'aime vraiment cette
expérience »)
- EduFlow (Heutte et al., 2014) composée de 12 items répartis en 4 sous échelles de 3
items :
• EduFlowD1- Absorption cognitive (eg. « A chaque
étape, je sais ce que je dois faire ».)
• EduFlowD2- Altération de la perception du temps (eg.
« Je ne vois pas le temps passer »)
• EduFlowD3 - Absence de préoccupation à propos du soi
(eg. « Je ne suis pas inquiet de ce que les autres peuvent penser
de moi »)
• EduFlowD4- Bien-être scolaire (eg. « J'ai le
sentiment de vivre un moment enthousiasmant »)
4.4.2. Mesure du climat de classe
Nous avons ensuite souhaité comparer les différentes
composantes du flow avec d’autres variables qui constituent des
indicateurs du climat de classe, pour ce faire nous avons retenu
l’auto-efficacité, l’intérêt et le climat
motivationnel scolaire.
4.4.2.1. Mesure de l’auto-efficacité
Une phrase introductive permettant de contextualiser la passation pour deux
outils de mesure de l’auto-efficacité :
« Généralement, dans le cadre des activités
liées à mon travail scolaire (en cours comme en dehors des
cours)... » :
- Echelle du sentiment d’efficacité personnel (ESEP,
adaptation française de (Schwarzer et Jerusalem, 1995))
composée de 10 items (eg. « Grâce à mes
compétences, je sais gérer des situations
inattendues »)
- Echelle du sentiment d’efficacité collective (ESEC, Piguet, 2008) composée de 10 items (eg. « Quoiqu’il arrive, nous
savons généralement faire face »)
4.4.2.2. Mesure de l’intérêt
Nous inspirant du modèle de développement par phase de
l’intérêt (Hidi et Renninger, 2006),
nous avons souhaité distinguer l’intérêt
situationnel (dans le cas présent, l’intérêt
lié à la situation provoquée par
Mecagenius®) de l’intérêt individuel (dans le cas présent, l’intérêt pour le génie
mécanique en tant que tel).
Pour mesurer ces différentes dimensions de
l’intérêt, nous avons utilisé l’échelle
de l’Intérêt Situationnel et Individuel pour les Serious
Games
(IS2G)(Chainon et al., 2014) qui est constitué de 3 sous échelles :
- Interet_ind -Intérêt individuel (6 items) (eg.
« J’aime le génie
mécanique »)
- Interet_SA - Intérêt situationnel activé (4
items) (eg. « Mecagenius® est si
intéressant qu’il capte facilement l’attention »)
- Interet_SM - Intérêt situationnel maintenu (4 items)
(eg. « Je trouve que tout ce que m’a appris
Mecagenius® peut être utile »)
4.4.2.3. Mesure du climat motivationnel scolaire
Pour appréhender le climat motivationnel scolaire, nous avons
utilisé deux outils de mesure :
- l'échelle du sentiment d’appartenance sociale (ESAS, Richer et Vallerand, 1998) que nous avons utilisé pour mesurer les perceptions liées aux
étudiants et celles liées aux enseignants se décompose en
deux sous-échelles de 4 items :
• ESAS_etud_A – Sentiment d’acceptation avec les
étudiants (eg. « Dans mes relations avec mes
collègues, je me sens estimé(e) »)
• ESAS_etud_I – Sentiment d’intimité avec les
étudiants (eg. « Dans mes relations avec mes
collègues, je sens un(e) ami(e) pour eux »)
• ESAS_ens_A – Sentiment d’acceptation avec les enseignants
(eg. « Dans mes relations avec mes enseignants, je me sens
écouté(e) »)
• ESAS_ens_I – Sentiment d’intimité avec les
enseignants (eg. « Dans mes relations avec mes enseignants, je me
sens attaché(e) à eux »)
- le questionnaire du climat d’apprentissage (version
adaptée et traduite du learning climate questionnaire (LCQFr ; Leroy et al., 2013) permettant de mesurer le style motivationnel de l’enseignant perçu
par les élèves, via 7 items. (eg. « Je
sens que mes professeurs m'acceptent comme je suis »)
5. Résultats
Tout d’abord, nous constatons
qu’après les différentes phases de jeux les étudiants
ont progressivement été de moins en moins nombreux à jouer,
mais aussi à renseigner les questionnaires (participation libre).
Avant les séances de jeux (T0) :
- effectif théorique : N=115
- questionnaires complets exploitables : N= 73 (63,47%)
1ère séance de jeux (T1) :
- effectif théorique : N=115
- questionnaires complets exploitables : N= 67 (58,26%)
2e séance de jeux (T2) :
- effectif théorique : N=43
- questionnaires complets exploitables : N= 26 (60,46%)
Nous pouvons trouver trois niveaux d’explications à ce constat.
Premièrement, en tant que telle l’expérimentation a
démarré plus tardivement que prévu (forte proximité
avec la fin d’année scolaire/universitaire). De ce fait, il
était parfois difficile pour les enseignants de programmer effectivement
toutes les séances initialement planifiées. Ensuite, force est de
constater que la multitude des protocoles correspondant à des points de
vue scientifiquement complémentaires (cf. didactique, psychologie
et sociologie) ont généré un peu de confusion chez les
enseignants d’où parfois des difficultés de
compréhension des méthodologies et des exigences
spécifiques concernant les différents protocoles mis en
œuvre. Toutes les consignes n’ont pas toujours pu être
rappelées à temps auprès des étudiants : de ce
fait, certains étudiants ont oublié de répondre au
questionnaire en fin de séance de jeu. Enfin, un souci technique (panne
de l’un des serveurs d’enquête) en cours
d’expérimentation a malheureusement perturbé la collecte de
données pendant 4 jours, entre T1 et T2.
5.1. Qualité des outils de mesure
![](images/Tableau01.png)
Tableau 1 • Statistiques descriptives
et consistances internes des échelles et dimensions
utilisées
Nous apprécions (cf. Tableau 1) la consistance interne des
échelles à l’aide du coefficient alpha de Chronbach (1951).
Celui-ci permet de tester la cohérence de chaque item avec
l’ensemble des autres énoncés de l’échelle
à laquelle il appartient. Tous les coefficients alpha sont
supérieurs à .77, ce qui indique une fiabilité tout
à fait acceptable de nos outils (Nunnally, 1978).
Nous avons également apprécié la symétrie
(Skewness), ainsi que l’aplatissement (Kurtosis) de chaque distribution.
Tous nos coefficients sont compris entre -.75 et .63 ce qui nous permet
d’estimer que ces distributions ne sont pas trop éloignées
des critères d’une normalité univariée. Pour Kline
(2010) aucun de ces indicateurs ne dépasse les seuils de non
normalité univariée qui peuvent être qualifiés de
sévères.
5.2. EduFlow : un outil de mesure adapté au contexte
universitaire
5.2.1. Comparaisons entre EduFlow et FSS2
Avant d’entreprendre les analyses liées à
l’évaluation de la première phase exploratoire de
Mecagenius®in situ et in vivo en tant que telle, il
nous a semblé nécessaire de nous assurer que
l’échelle de flow en éducation (EduFlow) pouvait être
avantageusement utilisée à la place de la version française
de Flow State Scale-2 (FSS2). Nous avons aussi souhaité comparer ces
échelles de mesure du flow avec celles de l’intérêt
individuel académique, en 6 items (Chainon et al. 2014) et du sentiment
d’efficacité personnelle, ESEP en 10 items (adaptation
française de (Schwarzer et Jerusalem, 1995)),
car ces variables sont souvent associées aux déterminants
motivationnels du flow (Bassi et al., 2007) ; (Delle Fave et al., 2011) ; (Heutte, 2011).
Dans un premier temps, nous constatons que l'analyse factorielle en
composantes principales avec rotation varimax de l’échelle FSS2
(cf. Tableau 2) met en évidence 5 facteurs (et non 9 comme
attendu) avec des valeurs propres supérieures à 1 (qui expliquent
76,9% de la variance cumulée).
Les deux premiers facteurs concentrent les 6 premières dimensions de
FSS2 postulées par Jackson et Eklund (Jackson et Eklund, 2002),
avec cependant près d’un tiers d'items ambigus :
- 1er facteur (cf. Tableau 2),principalement : FSS2-D1,
"Équilibre entre défi et habilité", FSS2-D2 "fusion de
l’action et de la conscience", FSS2-D3 "cible claire", FSS2-D4
"rétroaction" et FSS2-D6 "contrôle de l'action",
- 2e facteur, principalement : FSS2-D5 "concentration"
Le 3e et le 4e facteurs (cf. Tableau 2) mettent assez
clairement en évidence deux dimensions de FSS2 postulées par
Jackson et Eklund (Jackson et Eklund, 2002):
- 3e facteur : FSS2-D8 "Altération de la perception du temps"
- 4e facteur : FSS2-D7 "Absence de préoccupation à propos du
soi"
Enfin, malgré de très nombreux items ambigus, le 5e facteurs
(cf. Tableau 2) met principalement en évidence FSS2-D9
"bien-être / expérience autotélique".
Les résultats (cf. Tableau 3) mettent en évidence une
corrélation significative et
forte4 (r = .75*5) entre le
score obtenu en réalisant la moyenne de l’ensemble des 12 items
d’EduFlow et des 36 items de la version française de FSS2.fr.
La dimension 1 d’EduFlow, l’absorption cognitive (EduFlowD1) et
certaines dimensions de FSS2 (cf.Tableau 3) entretiennent des liens
significatifs et importants pour toutes les dimensions qui lui
correspondent : FSS2D1-Équilibre entre défi et
habilité (r = .72*), FSS2D2-Fusion de l’action et
de la conscience (r = .70*), FSS2D3-Cible claire
(r = .66*), FSS2D4-Rétroaction claire et précise
(r = .69*), FSS2D5-Consentration (r = .47*),
FSS2D6- Contrôle de l'action (r = .64*).
![](images/Tableau02.png)
Méthode d'extraction : maximum de vraisemblance.
Les items avec de faibles contributions factorielles (valeurs
inférieures à .40) ont été éliminés (Hair et al., 1995).
Tableau 2 • Analyse en composantes principales de
l’échelle FSS2
Les dimensions qui mesurent l’altération de la perception du
temps, respectivement EduFlowD2 et FSS2D8 (cf.Tableau 3) sont
significativement liées avec une intensité importante
(r = .62*). Les dimensions qui mesurent l’absence de
préoccupation à propos du soi, respectivement EduFlowD3 et FSS2D7
entretiennent des liens significatifs et importants (r = .62*).
Les dimensions qui mesurent le bien-être procuré par
l’activité en tant que telle, respectivement EduFlowD4 et FSS2D9
(cf.Tableau 3) entretiennent elles aussi des liens significatifs et
importants (r = .69*). Enfin, nous pouvons noter
qu’EduFlow est plus fortement liée à
l’intérêt individuel académique des
élèves que FSS2 (r = .69* vsr = .61*), ainsi qu’à leur sentiment
d’efficacité personnelle dans les études en génie
mécanique (r = .40* vsr = .31*).
![](images/Tableau03.png)
Tableau 3 • Corrélations entres
les dimensions des échelles EduFlow et FSS2(* = corrélation
significative p<.05)
5.2.2. Le flow en contexte d’usage de Mecagenius®
Comme annoncé précédemment, nous avons
procédé à deux mesures du flow :
- T0 avant la première séance de TD avec
Mecagenius®, la phrase introductive permettant de contextualiser
la passation de l’échelle EduFlow était :
« Quand je dois réaliser une activité en génie
mécanique (cinématique, conception, métrologie,
productique, usinage...)... »
- T1 juste après la séance de TD avec
Mecagenius®, la phrase introductive permettant de contextualiser
la passation de l’échelle EduFlow était :
« Quand j'utilise
Mecagenius®... »
Ainsi, nous pouvons considérer que la première mesure (T0)
correspond à la mesure du flow dans une activité en génie
mécanique « habituelle » (sans jeu) et que la
deuxième mesure (T1) correspond à la mesure du flow dans une
activité en génie mécanique avec Mecagenius®. Les
résultats (cf. Tableau 4) mettent en évidence des
corrélations significatives et globalement moyennes entre trois
dimensions du flow avec ou sans l’usage de Mecagenius® (.33* < r
< .36*). Concernant EduFlowD4, le bien-être, cette relation est
significative et importante (r = .47*). La relation moyenne des liens
entre la plupart des dimensions du flow nous permet d’en déduire
que bien que comportant de nettes similitudes en terme de construction (en 4
dimensions), le flow ressenti par les étudiants pendant une séance
avec Mecagenius® n’est pas exactement le même que celui
qu’ils ressentent pendant une séance habituelle de génie
mécanique (puisque globalement, quand elles sont significatives, les
corrélations ne sont pas très fortes).
![](images/Tableau04.png)
Tableau 4 • Corrélations entre
les dimensions d’EduFlowavec (T1) ou sans jeu sérieux
(T0)(* = corrélation significative p<.05)
La comparaison des moyennes (cf. Tableau 5) d’EduFlow (T0=3.94 vs T1=4.71) met en évidence une augmentation globale (+19.58%.)
significative (t(72) = - 5.62 , p<.001) du flow en contexte
d’une activité en génie mécanique avec
Mecagenius®. Des analyses plus détaillées mettent
en évidence que c’est pour l’altération de la
perception du temps (EduFlowD2) que la progression (T0=3.72 vs T1=4.95,
soit +33.17%) est la plus importante (t(72) = - 6.71 , p<.001).
![](images/Tableau05.png)
Tableau 5 • Statistiques descriptives
des dimensions d’EduFlow avec (T1) ou sans jeu sérieux
(T0)
Ensuite, il apparaît que c’est pour le bien-être
(EduFlowD4) que la progression (T0=3.37 vs T1=4.15, soit +23.24%) est
significative (t(72) = - 5.41 , p<.001). Pour
l’absorption cognitive (EduFlowD1), la progression (T0=3.82 vs T1=4.53, soit +18.61%) est elle aussi significative (t(72) = - 5.01 , p<.001). Cependant, cette différence (T0=4.86 vs T1=5.22) n’est pas significative (t(72) = - 1.66 , ns) pour ce qui
concerne l’absence de préoccupation à propos du soi
(EduFlowD3).
5.2.3. Le flow et les variables du climat motivationnel
scolaire
5.2.3.1. Le flow et l’auto-efficacité
personnelle/collective
Globalement (cf. Tableau 6), le flow est significativement moyennement
lié au sentiment d’efficacité personnelle
(r = .40*) et, dans une moindre mesure au sentiment
d’efficacité collective (r = .23*). Une analyse
plus détaillée confirme que pour toutes les dimensions,
l’effet, quand il est significatif, est systématiquement plus
élevé entre le flow et le sentiment d’efficacité
personnelle (vs sentiment d’efficacité collective). Dans un
ordre décroissant, l’effet est le plus remarquable pour EduFlowD4,
le bien-être (r = .41* vsr = .32*),
EduFlowD1, l’absorption cognitive (r = .40* vsr = .22*) et EduFlowD2, l’altération de la
perception du temps (r = .35* vsr = .23*).
![](images/Tableau06.png)
Tableau 6• Corrélations entre les
dimensions d’EduFlow et différentes échelles
liées au climat motivationnel(* = corrélation
significative p<.05)
5.2.3.2. Le flow et la qualité du climat de classe
Les résultats (cf. Tableau 6) mettent en évidence de
nombreux liens significatifs, d’une intensité moyenne entre le
sentiment d’appartenance sociale et le flow. Globalement le flow est
davantage lié au sentiment d’appartenance sociale avec les
enseignants (acceptation r = .37* et intimité r = .39*), qu’avec les autres étudiants (acceptation r = n.s. et intimité r = .21*). En affinant
l’analyse, il apparaît que le sentiment d’appartenance sociale
vis à vis des enseignants est plus fortement lié avec EduFlowD1,
l’absorption cognitive (acceptation r = .38* et
intimité r = .35*) et EduFlowD4, le bien-être
(acceptation r = .32* et intimité r = .40*), qu’avec EduFlowD2, l’altération de
la perception du temps (acceptation r = .25* et
intimité r = .36*). EduFlowD3, l’absence de
préoccupation à propos du soi n’entretient qu’un lien
significatif faible avec le sentiment d’acceptation vis à vis des
enseignants (r = .21*). La qualité du climat
d’apprentissage entretient des liens significatifs faibles avec presque
toutes les dimensions du flow (à l’exception de EduFlowD3,
l’absence de préoccupation à propos du soi). C’est
avec EduFlowD1, l’absorption cognitive que le lien est le plus
élevé (r = .39*).
5.2.3.3. Le flow et l’intérêt
Comme nous pouvions nous y attendre, les résultats mettent en
évidence que le flow en contexte de jeu n’est pas
systématiquement lié à l’intérêt
individuel pour le génie mécanique (cf. Tableaux 7et 8).
C’est pour ce qui concerne l’intérêt situationnel
activé et l’altération de la perception du temps (EduFlowD2)
que les liens sont les plus remarquablement élevés (T1 : r =.68* (cf. Tableau 7) et T2 : r =.84*
(cf. Tableau 8)).
![](images/Tableau07.png)
Tableau 7 • Corrélations entre
les dimensions d’EduFlow, les dimensions de l’intérêt
situationnel et individuel avec (T1) ou sans jeu sérieux (T0)(* =
corrélation significative p<.05)
![](images/Tableau08.png)
Tableau 8 • Corrélations entre
les dimensions EduFlow et les dimensions de l’intérêt
situationnel et individuel avec jeu sérieux, 2e séance (T2)(*
= corrélation significative p<.05)
![](images/Tableau09.png)
Tableau 9 • Corrélations entre
les différentes les dimensions de l’intérêt
situationnel et individuel sans T0 et avec T1(* = corrélation
significative p<.05)
Nous constatons d’une part (cf. Tableau 9) qu’à la
première séance de jeu (T1) les liens entre
l’intérêt individuel (ind T1) et l’intérêt
situationnel activé (SA_T1) ou l’intérêt situationnel
maintenu (SM_T1) sont significatifs et moyens (respectivement r = .42* et r =.40*) et que d’autre part (cf. Tableau 10) à la
deuxième séance de jeu (T2), les liens entre
l’intérêt individuel (ind T1) et l’intérêt
situationnel activé (SA_T1) ou l’intérêt situationnel
maintenu (SM_T1) sont significatifs et plus importants (respectivement r = .62* et r =.54*), alors que toujours au cours de la deuxième
séance de jeu (T2) les liens entre l’intérêt
individuel (ind T2) et l’intérêt situationnel activé
(SA_T2) ou l’intérêt situationnel maintenu (SM_T2) sont
significatifs et encore plus élevés (respectivement r =
.63* et r =.79*).
Cela est d’autant plus remarquable pour ce qui concerne les liens entre
l'intérêt situationnel activé (SA) et
l’intérêt situationnel maintenu (SM) au cours des
différentes phases de jeu (en T1 : r=.40* (cf. Tableau 9) et
en T2 : r=.79* (cf. Tableau 10)).
![](images/Tableau10.png)
Tableau 10 • Corrélations entre
les différentes les dimensions de l’intérêt
situationnel et individuel en fonction des séances de jeux (T1 vs T2)(* = corrélation significative p<.05)
Constatant cette évolution de la répartition de la variance,
donc pour ainsi dire l’évolution d’un meilleur pouvoir
explicatif des liens entre les différentes formes d'intérêt,
nous nous estimons en mesure de formuler l'hypothèse (à confirmer)
que Mecagenius® renforce l'intérêt individuel pour
le génie mécanique, puisqu'au cours des différentes
séances de jeux, l’intérêt individuel (pour le
génie mécanique) est lié de façon de plus en plus
importante à l'intérêt situationnel maintenu (lié au
fait de jouer avec Mecagenius®).
6. Discussion
6.1. Limites de cette étude
Le faible nombre de répondants réduit
la portée de certains résultats de cette étude, cela peut
expliquer le fait de ne pas retrouver les 9 dimensions postulées par
Jackson et Eklund (Jackson et Eklund, 2002) dans l’échelle FSS2. Cependant, nos résultats vont bien dans
le sens de ceux de Procci et ses collègues (Procci et al., 2012) concernant la variabilité des perceptions du flow suivant les contextes,
ainsi quela remise en cause de l’incontournabilité des outils de
mesure du flow élaborés sur la base de ces 9 dimensions
conceptuelles originelles. Pour s’en assurer, il conviendrait de mettre en
place d’autres études impliquant un nombre plus important de sujets
pour étendre la validité écologique et limiter les biais
d'échantillonnages.
6.2. EduFlow un outil idéal pour la mesure du flow en classe
Nos résultats mettent en évidence que l’échelle de
mesure du flow en éducation (EduFlow) et Flow State Scale-2 (FSS2)
mesurent des construits présentant globalement d’importantes
similitudes. Certaines dimensions comme l’absence de préoccupation
à propos du soi (EduFlowD3/FSS2D7), l’altération de la
perception du temps (EduFlow-D2/FSS2-D8) ou encore le bien-être
(EduFlowD4/FSS2D9) sont de remarquablement équivalentes. EduFlow
apparaît donc comme une échelle qui capte globalement le même
construit que FSS2, mais avec l’avantage d’être trois fois
plus courte (12 items vs 36 items). Dans la mesure où 6 des 9
dimensions postulées de FSS2 ne semblent pas être réellement
correctement perçues par les apprenants, la conceptualisation très
compacte de l’absorption cognitive (EduFlowD1) fait d’EduFlow un
outil idéal pour la mesure du flow en contexte éducatif, avec
comme sans, l’usage de technologies numériques (Heutte, sous presse).
Deux derniers éléments plaident en faveur de l’usage de
l’échelle de flow en éducation : en effet, EduFlow est
globalement plus fortement liée à l’intérêt
individuel académique des élèves que FSS2, ainsi
qu’à leur sentiment d’efficacité personnelle dans les
études. De ce fait, EduFlow semble mieux adaptée pour un usage en
contexte éducatif, car davantage liée à des variables qui
sont généralement considérées comme de bons
prédicteurs de la réussite scolaire (Bandura, 1986) ;
(Bandura, 2003 ; (Deci et Ryan, 2002) ; (Deci et Ryan, 2008) ; (Fenouillet, 2012) ; (Heutte, 2011); (Schiefele et Csikszentmihalyi, 1994).
Sans pour autant remettre en cause les qualités psychométriques
de FSS2, qui reste valide dans de très nombreux contextes, EduFlow
apparaît comme une alternative originale et novatrice. A la fois
multidimensionnelle et courte, cette échelle de mesure permet de mieux
comprendre les mécanismes liés aux effets d’interactions
avec les différentes dimensions du flow. Ainsi, l’échelle de
flow en éducation (EduFlow) satisfait pleinement aux besoins de
l’évaluation dans les jeux sérieux. De part sa
facilité de passation et du pouvoir prédictif du flow sur la
persistance, EduFlow sera très adaptée pour des études
longitudinales, notamment en vue d’optimiser les dispositifs
pédagogiques, just in time, en cours de conception.
6.3. Le flow en contexte d’usage d’un jeu sérieux
Nos résultats mettent en évidence que tout en présentant
des liens entre leurs structures (autour de 4 dimensions : absorption
cognitive, altération de la perception du temps, absence de
préoccupation à propos du soi et bien-être), le flow
ressenti dans une situation d’enseignement ordinaire est différent
de celui ressenti en contexte d’usage d’un jeu sérieux. Ceci
confirme que la perception du flow est variable et contextuelle (Procci et al., 2012).
La comparaison des moyennes d’EduFlow met en évidence une
progression globale significative du flow dans le contexte d’une
activité de formation avec un jeu sérieux.
Comme l’on pouvait s’y attendre (c.f. « Time
Flies When You're Having Fun » (Agarwal et Karahanna, 2000)),
c’est au niveau de l’altération de la perception du temps
(EduFlowD2) que la progression est la plus importante. Pour le bien-être
(EduFlow-D4) comme pour l’absorption cognitive (EduFlowD1), cette
progression est significative et remarquable.
A la lumière de ces différents éléments, nous
pouvons en conclure que l’introduction d’un jeu sérieux
améliore l’expérience optimale d’apprentissage des
apprenants. Comme nous pouvions nous y attendre, l’altération de la
perception du temps est liée à l’intérêt
situationnel provoqué par l’introduction du jeu sérieux au
cours de la formation. Nous formulons l'hypothèse (à confirmer
dans de prochaines études) que cela contribue à augmenter leur de
temps de travail (donc leur persistance), à renforcer leur concentration
dans le travail (via l’absorption cognitive), tout en leur
procurant du bien-être ce qui peut être prédicteur d’un
réengagement dans l’activité, afin de percevoir à
nouveau l’ensemble des éléments plaisants de cette
expérience optimale.
6.4. Le flow et le climat motivationnel
6.4.1. Le flow et l’auto-efficacité en contexte
éducatif
Nos résultats mettent en évidence des liens significatifs entre
le flow et l’auto-efficacité en contexte éducatif :
cela est tout à fait conforme aux attentes (Bassi et al., 2007) ; (Fenouillet et al., 2014) ; (Heutte, 2011).
Dans le détail nous pouvons noter que l’effet est remarquable pour
EduFlowD4, le bien-être, EduFlowD1, l’absorption cognitive et
EduFlowD2, l’altération de la perception du temps.
Le fait dans cette première phase de déploiement que
Mecagenius® soit utilisé en situation de jeu individuel
(vs jeu multi-joueurs en réseau) peut être une explication
aux constats d’une systématique plus faible intensité pour
ce qui concerne les liens entre le flow et le sentiment
d’efficacité collective. Cela peut très certainement aussi
expliquer l’absence de lien significatif entre
l’auto-efficacité et l’absence de préoccupation
à propos du soi (EduFlowD3).
Quoi qu’il en soit, compte tenu du pouvoir prédictif de
l’auto-efficacité sur la réussite académique (Bandura, 2003),
l’étude du flow en contexte éducatif (étayée
par l’usage d’EduFlow) semble porteuse de pistes de recherche
très prometteuses, notamment afin d’éclairer les
contributions des différentes dimensions du flow dans la persistance
à vouloir comprendre (Heutte, 2011) ; (Heutte et al., 2014) et en lien avec l’étude des dynamiques d’apprentissage des
élèves (Galaup, 2013).
6.4.2. Flow et intérêt
Conformément aux attentes (Hidi et Renninger, 2006),
nos résultats mettent en évidence que le flow en contexte de jeu
n’est pas systématiquement lié à
l’intérêt individuel pour la discipline. Comme nous pouvions
nous y attendre, les liens sont remarquablement élevés et en
progression constante entre l’altération de la perception du temps
(EduFlowD2) et l’intérêt situationnel activé, ainsi
qu’entre le bien-être (EduFlowD4) et l’intérêt
situationnel activé. Cela met clairement en évidence que
l’introduction du jeu sérieux déclenche
l’intérêt situationnel. Cela est bien conforme aux attentes (Hidi et Renninger, 2006),
c’était d’ailleurs tout à fait souhaité par les
concepteurs du jeu.
Au cours des différentes phases de l’expérimentation,
nous pouvons constater que le lien entre l’intérêt individuel
avant et après la première séance de jeu, puis entre la
première et la deuxième séance de jeu a
légèrement progressé. D’autre part, nous constatons
aussi une remarquable progression concernant les liens entre
l’intérêt individuel et l’intérêt
situationnel maintenu.
Ces faisceaux de concordance concernant l’évolution de la
répartition de la variance des résultats observés nous
poussent à tenter l'interprétation d'un meilleur pouvoir
explicatif des liens entre les différentes formes d'intérêt,
par la formulation de l'hypothèse (à confirmer) que le jeu
sérieux renforce l'intérêt individuel pour la discipline
académique, puisqu’au cours des différentes séances
de jeu, l'intérêt individuel est lié de façon de plus
en plus importante à l'intérêt situationnel maintenu. Bien
entendu, la faiblesse de l’effectif en deuxième séance de
jeu, ne permet pas de conclure d’une façon définitive, mais
cela semble pour le moins indiquer une tendance qui ouvre sur des perspectives
de recherche particulièrement intéressantes.
6.4.3. Le flow et la qualité du climat de classe
Nos travaux mettent en évidence les liens entre la qualité du
climat d’apprentissage, le sentiment d’appartenance sociale avec les
enseignants et l’expérience optimale d’apprentissage. Le lien
entre l’absorption cognitive (EduFlowD1) et la qualité du climat
d’apprentissage est remarquable. Cela n’est pas surprenant quand on
sait que la mauvaise qualité du climat de classe est très souvent
évoquée pour expliquer les difficultés des étudiants
à pouvoir se concentrer correctement sur leurs taches
d’apprentissage.
Du point de vue des étudiants, l’absorption cognitive
(EduFlowD1) et le bien-être (EduFlowD4) sont liés au sentiment
d’appartenance sociale avec les enseignants, ce qui est conforme aux
attentes (Heutte, 2011).
Tous ces éléments permettent de rappeler le rôle central de
l’enseignant dans la mise en place d’un climat propice aux
apprentissages. On peut d’ailleurs relever que l’absorption
cognitive (EduFlowD1) est plus fortement liée au fait de se sentir
accepté par les enseignants, que de se sentir en proximité avec
eux. Pour sa part, le bien-être (EduFlowD4) est plus fortement lié
au fait de se sentir en proximité avec les enseignants que de se sentir
accepté par eux. Si l’on veut bien considérer d’une
part l’importance du sentiment d’acceptation (notamment
l’intime conviction que l’enseignant accepte l’erreur de
l’étudiant car elle fait partie de l’apprentissage) sur les
mécanismes cognitifs et, d’autre part, une dimension plus affective
du bien-être psychologique, alors ces deux résultats semblent tout
à fait cohérents.
7. Conclusion
Cette coopération (didactique - psychologie
des apprentissages) avait pour objectif de construire des outils
méthodologiques permettant de prendre en compte tout le potentiel du jeu
sérieuxainsi que la diversité des utilisations possibles. Le
résultat principal de cette étude exploratoire est le constat que
les concepts clés de la motivation sont pertinents pour évaluer
l’usage d’un jeu sérieux en classe. Globalement, les
résultats mettre d’ailleurs en évidence des liens
significatifs et parfois élevés entre l’usage du jeu, le
flow et le climat de classe (l’auto-efficacité,
l’intérêt et le climat motivationnel scolaire). Ainsi, nous
pouvons conclure qu’en tant que telle, dans la mesure où elle
renforce le flow des apprenants, l’introduction de
Mecagenius® dans la formation contribue à la conception
d’un environnement optimal d’apprentissage.
Enfin, il apparaît qu’EduFlow (Heutte et al., 2014) est une alternative originale et novatrice, tout à fait adaptée
pour l’étude du flow en contexte éducatif. A la fois
multidimensionnelle et courte, EduFlow permet d’améliorer les
connaissances scientifiques concernant la compréhension de
mécanismes liées aux déterminants et aux effets de
certaines dimensions du flow en contexte éducatif. De part sa
facilité de passation et du pouvoir prédictif du flow sur la
persistance, EduFlow sera très adaptée pour des études
longitudinales, notamment en vue d’optimiser les dispositifs
pédagogiques, just in time, sans devoir nécessairement
attendre les résultats des évaluations académiques finales
pour les améliorer.
Sur un plan pratique/pragmatique, EduFlow peut très utilement
contribuer à l’élaboration de tableaux de bord du pilotage
de la qualité des dispositifs pédagogiques, notamment dans le
cadre de démarches d’amélioration continue (Heutte, Déro et al., 2014).
Voilà qui devrait pouvoir utilement contribuer à la conception
pédagogique et didactique d’un environnement optimal
d’apprentissage adapté aux dispositions de chaque type
d’apprenant dans des contextes variés, ainsi qu’à
conforter l’étayage scientifique de la pédagogie
universitaire (De Ketele, 2010),
plus particulièrement dans des contextes les dispositifs
pédagogiques instrumentés en réseau : massive online open
course (MOOC), communautés épistémiques en ligne, jeux
sérieux...
8. BIBLIOGRAPHIE
ALVAREZ
J. (2007). Du jeu vidéo au Serious Game. Approches culturelle,
pragmatique et formelle. Thèse de doctorat, Université de
Toulouse-le-Mirail, France.
ALVAREZ J., DJAOUTID. (2010). Introduction au serious
game. Paris : Questions théoriques.
AMADE-ESCOT C. (2007). Le didactique. Paris :
Editions Revue EPS, Collection « Pour l’action ».
AMADE-ESCOT C., LEUTENEGGER F. (2013). Actualité de la théorie de l'action conjointe en didactique :
questions théoriques et méthodologiques. Conférence
d'ouverture à la journée des jeunes chercheurs. 3ème
Colloque de l’ARCD, Marseille 9-12 janvier.
ASAKAWA K. (2004). Flow experience and autotelic
personality in Japanese college students: How do they experience challenges in
daily life? Journal of Happiness Studies, 5(2), 123–154.
BANDURA A. (1986). Social foundations of thought and
action. Prentice-Hall,
BANDURA A. (1997). Self-efficacy: The exercise of
control. Worth Publishers.
BANDURA A. (2003). Auto-efficacité: le
sentiment d'efficacité personnelle. De Boeck Université.
BASSI M., STECA P., DELLE FAVE A., CAPRARA G.V. (2007).
Academic self-efficacy beliefs and quality of experience in learning. Journal
of Youth and Adolescence, 36, 301–312.
BARTH B.-M. (1993). Le savoir en construction, Paris,
Retz.
CARON P.-A., HEUTTE J., ROSSELLE M. (2014). Rapport
d'expertise, évaluation et accompagnement par la recherche du dispositif
expérimental MOOC iNum (publié le 10 janvier 2014) http://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00950766
CHAINON D., FENOUILLET F. & HEUTTE J., (2014).
Proposition pour une mesure de l'intérêt situationnel en contexte
d'usage des TIC en éducation. 2e Colloque international sur les TIC en
éducation : bilan, enjeux actuels et perspectives futures.
Montréal, Canada.
CHEN H. (2000). Exploring web users' on-line optimal
flow experiences. unpublished doctoral dissertation, Syracuse
University.
CHEN H. (2006). Flow on the net-detecting web
users’ positive affects and their flow states. Computers in Human
Behavior, 22, 221–233.
CHOI D. H., KIM,J., KIM S. H. (2007). ERP training with a
web-based electronic learning system: The flow theory perspective. International Journal of Human-Computer Studies, 65(3),
223–243.
CRONBACH L. (1951). Coefficient alpha and the internal
structure of tests, Psychometrika, vol. 16, no 3, p. 297-334.
CSIKSZENTMIHALYI M. (1990). Flow: The Psychology of
Optimal Experience. New York, Harper and Row.
CSIKSZENTMIHALYI M. (2006). La
créativité: psychologie de la découverte et de
l'invention. R. Laffont.
CSIKSZENTMIHALYI M., PATTON J. D. (1997). Le bonheur,
l’expérience optimale et les valeurs spirituelles: une étude
empirique auprès d’adolescents. Revue Quebecoise de
Psychologie, 18(2), 169–192.
CSIKSZENTMIHALYI M., RATHUNDE K., WHALEN S. (1993). Talented Teenagers: The Roots of Success and Failure (New York: Cambridge University Press.
CORROYER D., ROUANET H. (1994). Sur l'importance des
effets et ses indicateurs dans l'analyse statistique des données. In: L'année psychologique.94(4), 607-623.
DECI E.L., RYAN R.M. (2002). Handbook of
self-determination research. University Rochester Press.
DECI E.L., RYAN R.M. (2008). Favoriser la motivation
optimale et la santé mentale dans les divers milieux de vie. Canadian
Psychology/Psychologie canadienne, 49(1), 24–34.
DELLE FAVE A., MASSIMINI F., BASSI M. (2011). Psychological Selection and Optimal Experience Across Cultures: Social
Empowerment Through Personal Growth. Springer.
DORN D.S. (1989). Simulation Games: One More Tool on the
Pedagogical Shelf, Teaching Sociology, 17 (1), 1-18.
ELLIS G.D., VOELKL J.E., MORRIS C. (1994). Measurement
and analysis issues with explanation of variance in daily experience using the
flow model. Journal of Leisure Research, 26(4).
FENOUILLET F. (2012). Les theories de la
motivation, Dunod.
FENOUILLET F., KAPLAN J., YENNEK N. (2009) Serious games
et motivation. Le Mans. In : S. George, E. Sanchez. (eds.) 4ème
Conférence francophone sur les Environnements Informatiques pour
l'Apprentissage Humain (EIAH'09), 41–52.
FENOUILLET F., MARTIN-KRUMM C., HEUTTE J.,
BESANÇON M. (2014) An urgent call for change: Flow, motivation and
well-being in French School students. 7th European Conference on Positive
Psychology (ECPP), Amsterdam, the Netherlands.
FOURNIER J., GAUDREAU P., DEMONTROND-BEHR P., VISIOLI J.,
FOREST J., JACKSON S.A. (2007). French translation of the Flow State Scale-2:
Factor structure, cross-cultural invariance, and associations with goal
attainment. Psychology of Sport & Exercise, 8(6), 897–916.
GABLE S.L., HAIDT J. (2005). What (and why) is positive
psychology? Review of General Psychology, 9(2), 103.
GALAUP M. (2013). De la conception à
l’usage d’un jeu sérieux de génie
mécanique : phénomènes de transposition
didactique dans l’enseignement secondaire et universitaire. Le cas
de Mecagenius®. Thèse de doctorat en Sciences de
l'Education, Université Toulouse 2 – Le Mirail ;
http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00843418/
GALAUP M., AMADE-ESCOT C., (2014). Evaluer les
usages didactiques d'un serious game à partir de l’analyse
de l’action conjointe : le cas Mecagenius®.
Revue STICEF, n° spécial « Evaluation dans les jeux
sérieux»..
GALAUP M., AMADE-ESCOT C., MONTAUT T., VIALLET F.
(2012). Mecagenius, a serious game for mechanical engineering in higher
education: A trace driven analysis of knowledge and learning. Paper presented in
network ICT in Education and Training. European Conference on Educational
Research (ECER), Association: EERA, Cadix – 17-21 September.
GALAUP M., LELARDEUX C., LAGARRIGUE P. (2012). Mesures et
impacts de Mecagenius, un Serious Game en génie mécanique. Colloque scientifique international du e-virtuoses 2012 « Evaluer
et mesurer l’impact du serious game ». Valenciennes, 23 Mai
2012.
GALAUP M., VIALLET F., AMANS-PASSAGA C. (2010).
Conception d’un jeu sérieux en génie mécanique :
identification des compétences et des savoirs à enseigner.
Séminaire doctoral de l’Ardist. Paris, 26 Novembre 2010.
GHANI J.A. (1995). Flow in human computer interactions:
test of a model. Human factors in information systems: Emerging theoretical
bases, 291–311.
GHANI J.A., SUPNICK R., ROONEY P. (1991). The experience
of flow in computer-mediated and in face-to-face groups. Proceedings of the
twelfth international conference on Information systems, 229–237.
HAIR J.F., ANDERSON R.E., TATHAM R.L., BLACK W.C. (1995). Multivariate data analysis with readings (2nd ed.). Macmillan Publishing
Co., Inc.
HEUTTE J. (2010). Mise en évidence du flow
perçu par des étudiants au cours d'un travail collectif en ligne :
Homo sapiens retiolus est-il un épicurien de la connaissance ? 26ème congrès de l’Association Internationale de
Pédagogie Universitaire (AIPU), « Réformes et
changements pédagogiques dans l'enseignement supérieur » Rabat, Maroc.
HEUTTE J. (2011). La part du collectif dans la
motivation et son impact sur le bien-être comme médiateur de la
réussite des étudiants : Complémentarités et
contributions entre l’autodétermination,
l’auto-efficacité et l’autotélisme. Thèse
de Doctorat. Paris Ouest-Nanterre-La Défense, Nanterre.
HEUTTE J. (2012) Mesure de l’immersion (absorption
cognitive) et de ses déterminants psychosociaux appliqués au
Serious Game : Vers une modélisation théorique. Colloque
scientifique international du e-virtuose "Evaluer et mesurer l’impact du
Serious game", Valenciennes, France.
HEUTTE J. (sous presse). Persister dans la conception de
son EPA : Contributions et complémentarités de trois
théories du self.Revue STICEF, n° spécial « Les
environnements personnels d’apprentissage. Entre description et
modélisation : quelles approches, quels modèles ? »
HEUTTE J., CARON P.-A., ROSSELLE M. (2014). Contribution
à l'outillage conceptuel, méthodologique et technique de
l'évaluation la persistance des apprenants dans un MOOC. 2e Colloque
international sur les TIC en éducation : bilan, enjeux actuels et
perspectives futures. Montréal, Canada.
HEUTTE J., DÉRO M., FENOUILLET F. (2014).
L’évaluation du bien-être peut-elle contribuer au pilotage de
l’innovation ? 25ème colloque de l’Association pour
le développement des méthodes d’évaluation en
éducation (ADMEE) Europe “Cultures et politiques de
l'évaluation en éducation et en formation”, Marrakech,
Maroc.
HEUTTE J., FENOUILLET F., BONIWELL I., MARTIN-KRUMM C.,
CSIKSZENTMIHALYI, M. (2014). Optimal learning experience in digital
environments: theoretical concepts, measure and modelisation, Symposium
"Digital Learning in 21st Century Universities: A Franco-American Perspective",
Atlanta, GA..
HEUTTE J., KAPLAN J., FENOUILLET F., CARON P.-A., ROSSELLE
M. (2014). MOOC User Persistence - Lessons from French Educational Policy
Adoption and Deployment of a Pilot Course. Dans L. Uden, J. Sinclair, Y.-H.
Tao, & D. Liberona (dir.), Learning Technology for Education in Cloud. MOOC
and Big Data (LTEC'14), Communications in Computer and Information Science
Vol. 446, 13–24. Springer.
HIDI S., RENNINGER K.A. (2006). The four-phase model of
interest development. Educational Psychologist, 41 (2), 111-127.
HOFFMAN D.L., NOVAK T.P. (1996). Marketing in hypermedia
computer-mediated environments: conceptual foundations. The Journal of
Marketing, 60(3), 50–68.
HOOKER R., WASKO M., PARADICE D. (2009). Linking flow,
brand attitudes and purchase intent in virtual worlds. Proceedings of the
Thirtieth Annual International Conference on Information Systems,Track:
Web2.0 and Social Media Analytics, Phoenix, AZ.
JACKSON S.A., EKLUND R. C. (2002). Assessing flow in
physical activity: The Flow StateScale-2 and Dispositional Flow State Scale-2. Journal of Sport and Exercise Psychology, 24, 133–115.
JACKSON, S. A., ROBERTS, G. C. (1992). Positive
performance states of athletes: Toward a conceptual understanding of peak
performance. The Sport Psychologist (TSP Volume 6, Issue 2, June 1992)
[http://journals.humankinetics.com/tsp-back-issues/TSPVolume6Issue2June]
KELLNER, C. (2010), Qu'est-ce que le "Serious game". In
J. Alvarez & D. Djaouti D (Éds), Introduction au serious game (pp. 191-192). Paris : Questions théoriques.
KLINE, R. B. (2010). Principles and practice of
structural equation modeling (3rd ed.). New York: Guilford Press.
LAVERGNE BOUDIER V., DAMBACH Y. (2010), Serious Game :
Révolution pédagogique, Hermes Science Publications.
LELARDEUX, C., BAPTISTA, O., BACUEZ, B., GALAUP, M.,
TORKI, S., VIALLET, F., TORGUET, P., LAGARRIGUE, P., CHATELLIER, P., (2010). "
Improving mechanical engineering training by using a serious game ", EAGE
(European Association of Geoscientists & Engineers) Workshop, GeoSkill
2010, The Challenges of Training and Developing E&P Professionals in
the 21st Century. Pau, France.
LELARDEUX, C., LAGARRIGUE, P., SMOLINSKI, J.,
GALAUP, M., HEUTTE, J., SEGONDS, F. (2013). Serious game : Evaluation
kaléidoscopique ? Colloque international Games for Change Europe,
Paris, France, 17-18 juin.
LEROY, N., BRESSOUX, P., SARRAZIN, P., TROUILLOUD,
D (2013). Un modèle sociocognitif des apprentissages
scolaires : style motivationnel de l’enseignant, soutien perçu
des élèves et processus motivationnels, Revue française
de pédagogie, 182 , 71-92.
MONETA, G. B. (2012). On the Measurement and
Conceptualization of Flow. In Engeser, S. (ed.) Advances in. Flow
Research (pp. 23-50).New York: Springer
MEYER, D. K., TURNER, J. C. (2006). Reconceptualizing
emotion and motivation to learn in classroom contexts. Educational Psychology
Review, 18, 377–390.
NUNNALLY, J. C. (1978), Psychometric
theory.(2nd édition). New York: McGraw-Hill.
PEARCE, J. M., AINLEY, M., HOWARD, S. (2005). The ebb and
flow of online learning. Computers in Human Behavior, 21(5),
745–771.
PETERSON, S. E., MILLER, J. A. (2004). Comparing the
quality of students' experiences during cooperative learning and large-group
instruction. The Journal of Educational Research, 97(3),
123–134.
PROCCI, K., SINGER, A. R., LEVY, K. R., BOWERS, C.
(2012). Measuring the flow experience of gamers: An evaluation of the DFS-2.
Computers in Human Behavior 28(6), 2306-2312.
RATHUNDE, K., CSIKSZENTMIHALYI, M. (2005). Middle school
students' motivation and quality of experience: A comparison of Montessori and
traditional school environments. American Journal of Education, 111(3), 341–371.
RICHER, S. F., VALLERAND, R. J. (1998). Construction et
validation de l'échelle du sentiment d'appartenance sociale
(ÉSAS). European review of applied psychology, 48(2),
129–138.
SARRAZIN, P., TESSIER, D., TROUILLOUD, D. (2006). Climat
motivationnel instauré par l’enseignant et implication des
élèves en classe : l’état des recherches, Revue française de pédagogie, 157, 147-177.
SELIGMAN, M. E. P., CSIKSZENTMIHALYI, M. (2000). Positive
psychology: An introduction. American Psychologist, 55(1),
5–14.
SHERNOFF, D. J., CSIKSZENTMIHALYI, M. (2009). Flow in
schools: Cultivating engaged learners and optimal learning environments. In R.
Gilman, E. S. Huebner, & M. Furlong (Eds.), Handbook of Positive
Psychology in Schools (pp. 131-145). New York: Routledge.
SHERNOFF, D. J., CSIKSZENTMIHALYI, M., SCHNEIDER, B.,
SHERNOFF, E. S. (2003). Student engagement in high school classrooms from the
perspective of flow theory. School Psychology Quarterly, 18(2),
158–176.
SCHWARZER R.,JERUSALEM M. (1995). Generalized
Self-Efficacy scale. In J. Weinman, S. Wright, & M. Johnston, Measures in
health psychology: A user’s portfolio. Causal and control beliefs (pp.
35-37). Windsor, UK: NFER-NELSON.
SCHUBAUER-LEONI M.L., LEUTENEGGER F. (2005). Une
relecture des phénomènes transpositifs à la lumière
de la didactique comparée. Revue Suisse des sciences de
l’éducation. 27(3), 407-429.
SENSEVY, G., MERCIER, A. (2007). Agir ensemble :
Eléments de théorisation de l'action conjointe du professeur et
des élèves. Rennes : PUR.
TREVINO, L. K., WEBSTER, J. (1992). Flow in
computer-mediated communication: Electronic mail and voice mail evaluation and
impacts. Communication research, 19(5), 539.
VENKATESH, V., DAVIS, F. D. (2000). A theoretical
extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management science, 46(2), 186–204.
WILLIAMS, G. C., DECI, E. L. (1996). Internalization of
biopsychosocial values by medical students: A test of self-determination theory. Journal of Personality and Social Psychology, 70, 767-779.
A
propos des auteurs
Jean HEUTTE est
régulièrement missionné depuis plus de 20 ans afin de
favoriser le déploiement des usages pédagogiques des technologies
numériques, Jean Heutte est actuellement responsable de
l’évaluation de la qualité des formation, des enseignements
et du fonctionnement (EQFEF) de l’ESPE Lille Nord de France et chercheur
permanentau sein de l’équipe Trigone du laboratoire CIREL (EA 4354)
de l’université de Lille1. Jean Heutte est Vice-Président de l'Initiative for Research on Serious Gaming (IRSEG), membre du conseil
scientifique du Serious Game Research Network (SGRN) et membre du conseil
d'administration de l'Association française et francophone de
Psychologie Positive (AFfPP). Ses travaux sont principalement centrés
autour de l’étude (notamment de l’évaluation) des
déterminants motivationnels de la persistance de l’apprentissage
humain dans des communautés de travail ou de formation.
Adresse : Équipe Trigone CIREL (EA 4354) de l'Université Lille1
CUEEP B6, Cité scientifique 59 655 Villeneuve d'Ascq CEDEX
Courriel : jean.heutte@univ-lille1.fr
Toile : http://www.trigone.univ-lille1.fr/cms/
Michel GALAUP est docteur en sciences de l’éducation,
enseignant à l’ESPE de Toulouse chercheur associé à
l'UMR Education, Formation, Travail, Savoirs (EFTS) à
l’université Toulouse Jean Jaurès et co-responsable de
l’axe 3C « Serious Game » de la SFR Apprentissage, Enseignement et Formation (AEF). Ses travaux de recherche
en didactique portent sur la conception et l'évaluation de jeux
sérieux. membre du conseil scientifique du Serious Game Research
Network (SGRN)
Adresse : UMR-EFTS Université Toulouse Jean Jaurès, 5 allées Antonio-Machado 31058 Toulouse Cedex 9.
Courriel : michel.galaup@univ-tlse2.fr
Toile : http://espe.univ-toulouse.fr/accueil-/recherche/la-sfr-117956.kjsp?RH=FR_04
Catherine PONS LELARDEUX est Ingénieur de recherche en informatique
au Serious Game Research Lab (SGR) du Centre universitaire
Jean-François Champollion à Albi, Catherine Pons Lelardeux est
Présidente du conseil scientifique du Serious Game Research
Network (SGRN).
Catherine assure la direction de projet de learning game depuis 2007. Elle a
notamment co-inventé Mecagenius, digital game based learning en
génie mécanique et 3D Virtual Operating Room, learning game
pour former les professionnels du bloc opératoire à la gestion des
risques. Ses travaux sont centrés sur la conception et les
métriques relatives à l’évaluation de learning game.
Elle a également travaillé en qualité de designer dans
la société Hortus Soft - Kidoclic : pour développer les jeux
ludo-éducatifs pour enfants entre 1999 et 2002.
Adresse : Centre universitaire Jean-François Champollion, Place Verdun, 81000 Albi.
Courriel : catherine.lelardeux@univ-jfc.fr
Toile : http://www.univ-jfc.fr/equipesrecherche/serious-game-research-lab
Pierre LAGARRIGUE est Professeur des Universités au Centre
universitaire Jean-François Champollion à Albi et chercheur
à l’Institut Clément Ader LGMT (EA 814) de
l’Université Paul Sabatier Toulouse3, Pierre Lagarrigue est
Directeur du groupement d’intérêt scientifique (GIS) Serious Game Research Network (SGRN).
Adresse : Centre universitaire Jean-François Champollion, Place Verdun, 81000 Albi.
Courriel : pierre.lagarrigue@univ-jfc.fr
Toile : http://www.univ-jfc.fr/equipesrecherche/serious-game-research-lab
Fabien FENOUILLET est Professeur de Psychologie Cognitive et directeur pour
le site de l’université Paris Ouest Nanterre La Défense du
Laboratoire Cognitions Humaine et Artificielle (Chart-UPON, EA 4004), Fabien
Fenouillet mène des recherches concernant l'impact de la motivation sur
les mécanismes cognitifs ainsi que sur l'utilisation des modèles
motivationnels pour comprendre comment impliquer l’utilisateur dans
l’apprentissage via les technologies.
Adresse : Laboratoire Cognitions Humaine et Artificielle (Chart-UPON, EA 4004), Université Paris Ouest Nanterre La Défense, 200, avenue de la République, 92 001 Nanterre Cedex.
Courriel : fabienfenouillet@yahoo.fr
Toile : http://www.lesmotivations.net/
1 Selon la définition
d’Alvarez un serious game est une « application informatique, dont
l’intention initiale est de combiner, avec cohérence, à la
fois des aspects sérieux (Serious) tels, de manière non exhaustive
et non exclusive, l’enseignement, l’apprentissage, la communication,
ou encore l’information, avec des ressorts ludiques issus du jeu
vidéo (Game)»(2007, p. 51).
2« Autotélique »
est un mot composé de deux racines grecques : autos (soi-même) et telos (but). Une activité est
autotélique lorsqu’elle est entreprise sans autre but
qu’elle-même. Une grande partie la poésie française
à partir de Baudelaire et surtout de Rimbaud revêt diverses formes
d'autotélisme. Le poème devient un objet possédant un
intérêt en soi hors de toute nécessité de
référentialité extérieure : sa finalité
est d’être un processus de création poétique en tant
que tel. Dans le domaine de la psychologie, l’autotélisme est une
modélisation théorique qui souhaite éclairer les
comportements lies à la persistance dans une activité qui
n’est entreprise sans autre but qu’elle-même, juste pour
prolonger le sentiment de bien-être qu’elle procure.
3 « Paradoxalement, donc,
l’ego est dilaté par un type d’action où l’on
s’oublie soi-même » (Csikszentmihalyi, 2006, p. 112) dans la
traduction française par Claude-Christine Farny de l’ouvrage
original « Creativity », paru en 1996.
4 Nous interprétons nos
résultats en référence à Corroyer et Rouanet (1994)
:
• autour de .10 "effet faible",
• à partir de .24 "effet moyen" ,
• à partir de .45 "effet important".
5 Seuils de significativité
: * = p< .05
![](../../../img/bande600x10.jpg) |