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Étude des liens entre les caractéristiques instrumentales et les différents types de motivations des participants dans un MOOC

Authors:
  • Université de Lille, Lille, France
2016 - Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire, 13(2-3)
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RITPU IJTHE
Étude des liens entre les caractéristiques
instrumentales et les diérents types de
motivations des participants dans un MOOC
An investigation of the relationships between
the instrumental characteristics and motivations
of MOOC participants
Jean HEUTTE
Univ. Lille EA 4354 – CIREL FRANCE
jean.heutte@univ-lille.fr
Pierre-André CARON
Univ. Lille
EA 4354 – CIREL FRANCE
pierre-andre.caron@univ-lille.fr
Fabien FENOUILLET
Université Paris Ouest Nanterre La Défense
EA 4004 - Chart–UPON, France
fabienfenouillet@yahoo.fr
Robert J. VALLERAND
Université du Québec à Montréal
vallerand.bob@gmail.com
Recherche scientique avec données empiriques
Résumé
Dans les MOOC, le paradoxe entre l’engouement
massif et la chute tout aussi massive de la participa-
tion renouvelle la problématique de la persistance du
fait de l’importance de l’abandon. En vue d’éclairer
les déterminants de cette persistance, cette contri-
bution rend compte d’outils mobilisés dans le cadre
d’une étude exploratoire réalisée auprès des parti-
cipants (N = 10 700) inscrits dans un MOOC fran-
cophone. Cette étude est l’occasion d’utiliser deux
nouveaux outils de mesure : l’échelle de perception
instrumentale des communautés (PIC) et l’échelle
de motivation en formation d’adultes (EMFA).
Conformément aux attentes, les résultats de cette
étude mettent en évidence les liens entre les per-
ceptions instrumentales et les différents types de
motivations : les liens les plus élevés s’observent
au niveau de la régulation intégrée de la motivation
extrinsèque.
Il ressort aussi de cette étude que les deux nou-
veaux outils (PIC et EMFA) complètent utilement
l’outillage conceptuel et méthodologique du moni-
torage en temps réel des MOOC.
Mots-clés
MOOC, motivation, autodétermination, percep-
tions instrumentales
Abstract
The contradiction between the massive interest and
the massive dropout in MOOCs poses the problem
of persistence anew. In order to enlighten the deter-
minants of persistence, this paper reports on tools
used in the context of an exploratory study with
attendees (N = 10 700) in a francophone MOOC.
This study provides an opportunity to use two new
tools: the instrumental perceptions of communi-
ties scale (échelle de perception instrumentale des
communautés (PIC)) and the adult education mo-
tivation scale (échelle de motivation en formation
d’adultes (EMFA)).
In accordance with expectations, the results bring
to light the linkages between the instrumental per-
ceptions and the different types of motivations: the
highest links are observed with the integrated regu-
lation of extrinsic motivation.
©Auteur(s). Cette œuvre, disponible à https://doi.org/18162/ritpu-2016-v13n23-07, est mise à disposition selon les termes de la
licence Creative Commons Attribution 4.0 International http://creativecommons.org/licences/by/4.0/deed.fr
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This study shows that both of the new tools (PIC
and EMFA) are useful supplements to the concep-
tual and methodological tools for the real time mo-
nitoring of MOOCs.
Keywords
MOOC, motivation, self-determination, instrumen-
tal perceptions
Introduction
En relativement peu de temps, les MOOC sont pas-
sés de « educational buzzword » (Daniel, 2012) et de
« future of education » à « lousy product » (Thrun,
cité par Chafkin, 2013), dans la mesure où dans les
MOOC, le décrochage (gure 1) est à l’évidence ce
qui apparaît comme étant le plus massif pour beau-
coup d’observateurs. De nombreux auteurs relèvent
ainsi des taux de participation naux inférieurs à
10 % (Cisel et Bruillard, 2012; Clow, 2013; Daniel,
2012; Depover, 2014; Kop, 2011).
Sans vouloir entrer dans la controverse concernant
la détermination et la dénition de ce qu’il convient
ou non de qualier d’abandon (Cisel, 2014; Daniel,
2012; Hill, 2013; Huin, Bergheaud, Caron, Codina
et Disson, 2016), force est de constater que, « quels
que soient les dispositifs pédagogiques, la question
des déterminants de la persistance des étudiants est
récurrente. Elle est encore plus vive avec l’actualité
des MOOC, dispositifs généralement en mesure de
perdre, peu ou prou, la moitié des étudiants cha-
que semaine… » (Heutte, 2014, p. 159). Cette pré-
occupation de la persistance des participants dans
les dispositifs de formation en ligne n’est donc pas
nouvelle et a donc déjà régulièrement été abordée
sous plusieurs angles (pour revue, Molinari, Poel-
lhuber, Heutte, Lavoué, Sutter Widmer et Caron,
2016).
Cependant, dans le cadre spécique des dispositifs
de type MOOC, le paradoxe entre l’engouement
massif (nombre d’inscrits avant le début de la for-
mation) et la chute de la participation (nombre de
participants actifs à la n de la formation) renou-
velle la problématique de la persistance du fait de
Figure 1 : Nombre de participants en fonction de la fréquence des visites uniques par jour dans le MOOC iNUM (Heutte, Kaplan, Fenouillet,
Caron et Rosselle, 2014, p. 18)
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l’importance de l’abandon dans un laps de temps
beaucoup plus court que dans d’autres dispositifs
de formations (Tinto, 1975). Ainsi, l’inactivité d’un
grand nombre d’inscrits dans un MOOC ne permet
pas de pouvoir mener des investigations plus ha-
bituelles (p. ex. l’exploitation des traces), d’où no-
tre souhait de nous outiller pour explorer d’autres
pistes de recherche, comme les liens entre les ca-
ractéristiques instrumentales des dispositifs et la
persistance des participants dans un MOOC, dans
la continuité de travaux menés précédemment : dis-
positif instrumenté (Caron, 2013; Caron et Heutte,
2013a, 2013b; Caron et Varga, 2009; Leclercq et
Varga, 2010, etc.), environnement optimal d’ap-
prentissage (Heutte, 2014; Heutte, Fenouillet, Bo-
niwell, Martin-Krumm et Csikszentmihalyi, 2014;
Heutte, Fenouillet, Kaplan, Martin-Krumm et Ba-
chelet, 2016; Heutte, Fenouillet, Martin-Krumm,
Boniwell et Csikszentmihalyi, 2016; Heutte, Ka-
plan, Fenouillet, Caron et Rosselle, 2014). Dans
cet article, notre intention est également de cher-
cher à compléter l’outillage conceptuel et métho-
dologique du monitorage en temps réel des MOOC
(Caron, Heutte et Rosselle, 2014a, 2014b; Heutte,
Fenouillet et al., 2014; Heutte, Kaplan et al., 2014)
par l’étude des liens entre les perceptions instru-
mentales et les différents types de motivations,
dans le but de pouvoir poursuivre l’accompagne-
ment par la recherche des concepteurs de MOOC.
Cadre théorique
Notre posture tend à relier deux perspectives.
La première est la perspective instrumentale (Ra-
bardel, 1995). Le dispositif instrumenté est décodé
consciemment ou non par l’usager, il peut conduire
à une évolution des représentations de ce dernier et
de ses schèmes mentaux. Non seulement le dispo-
sitif médiatise certains processus cognitifs chez le
sujet en les matérialisant, mais il a également une
autre action : il les médie en les facilitant (Albero,
2010). Le dispositif remplit donc des fonctions plus
complexes, à la fois techniques et sémiotiques. Il
est un instrument au service des dimensions sym-
boliques (langage, codes, méthodes) et des pro-
cessus individuels d’appropriation des apprenants.
D’où l’articulation que nous proposons entre la
perspective instrumentale et la perspective sociale-
conative.
La seconde est la perspective sociale-conative1
(Heutte, 2013, 2015, 2016a, 2017). Elle s’inscrit
dans l’axe spéciquement consacré à la recherche
en psychologie positive (Seligman et Csikszentmi-
halyi, 2000; Gable et Haidt, 2011) dans le champ
de l’éducation et de la formation. (cf. éducation po-
sitive), à savoir, selon Heutte, Fenouillet et Martin-
Krumm (2013), l’étude scientique des conditions
et des processus qui contribuent à l’épanouissement
ou au fonctionnement optimal :
des apprenants, personnels de l’éducation ou
de la formation et autres acteurs de la com-
munauté éducative;
des communautés (réelles comme virtuelles)
dans lesquelles ils travaillent ou apprennent;
des systèmes, organismes ou dispositifs
d’éducation et de formation.
L’articulation que nous proposons (entre la pers-
pective instrumentale et la perspective sociale-co-
native) repose en partie sur l’identication que nous
faisons du rôle central joué par la théorie de l’auto-
détermination (TAD) dans la prise en compte : 1) de
l’inuence des caractéristiques instrumentales d’un
environnement perçu par l’apprenant comme opti-
mal pour apprentissage; 2) de la dimension intime
1 La conation (du latin conatio : tentative, ef-
fort) peut être dénie comme l’ensemble des
processus psychiques permettant d’aboutir
à l’action, par opposition à la cognition,
qui correspond à l’ensemble des processus
psychiques permettant d’aboutir à la connais-
sance (Dictionnaire médical de l’Académie
de médecine – version 2016-1). L’étude de la
conation permet de « combler les lacunes de
la réexion sur les facteurs dynamiques, non
strictement cognitifs du rapport à l’action, de
la construction de soi et du rapport aux autres
et au monde » (Carré et Fenouillet, 2009,
p. 11).
La perspective sociale-cognitive souhaite
notamment éclairer la part des autres dans la
persistance du comportement.
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et sociale de l’émotion liée au plaisir de compren-
dre.
Notre intention est alors ici de poser les premiers
jalons d’un cadre théorique intégratif, selon deux
perspectives, toutes deux centrées sur les percep-
tions des apprenants :
1) La perception par les apprenants d’un dispo-
sitif instrumenté de type MOOC dans lequel
les cadres usuels de la double genèse instru-
mentale (Caron, Becerril-Ortega et Rethoré,
2010; Caron, 2015) ne sont pas opérants
(Caron et al., 2014b);
2) Les perceptions psychosociales et conatives
constitutives d’un environnement optimal
d’apprentissage (Heutte, 2014, 2016a, 2017).
D’autre part, il s’agit aussi de poursuivre l’élabo-
ration de méthodes et d’outils destinés à objectiver
les interactions entre ces différentes variables par
la mise à disposition de la communauté de deux
nouveaux outils de mesure adaptés à ces contextes
spéciques de formation des adultes que sont les
MOOC.
Travaux de recherche similaires
Pour ce qui concerne les liens entre l’usage des
TICE et la persistance dans un dispositif, la méta-
analyse menée par Loisier vient conforter un résul-
tat souvent évoqué dans la littérature scientique :
« … les TIC semblent améliorer les connaissances,
les aptitudes et les compétences transversales, en
contribuant à la motivation, au plaisir d’apprendre
et à l’estime de soi » (Loisier, 2011). Cette méta-
analyse, qui ne conclut pas sur les caractéristiques
instrumentales des dispositifs, insiste cependant
sur l’importance du tutorat et de l’investissement
humain dans la réussite des apprenants, autant de
dimensions souvent réduites (compte tenu du ratio
nombre de participants/effectif de l’équipe pédago-
gique) dans l’ingénierie des MOOC.
Pour Tricot (2014), le lien entre les caractéristiques
instrumentales et la persistance en formation ne
peut être établi de façon générale indépendamment
du processus d’apprentissage ciblé. Il faut selon
lui distinguer différents processus d’apprentissage
et établir au cas par cas dans chaque situation un
lien entre les caractéristiques instrumentales et la
motivation des apprenants (Musial, Pradère et Tri-
cot, 2012; Tricot, 2014). Cependant, ces travaux ne
concernaient pas spéciquement des dispositifs de
type MOOC.
Poellhuber, Roy et Bouchoucha (2014) ont pour
leur part étudié les liens entre l’instrumentation
d’un dispositif par ses apprenants-usagers et leur
persistance en formation, à partir d’une méthodo-
logie d’analyse typologique des traces d’usage des
participants dans différents MOOC. Les auteurs ont
ainsi mis en évidence cinq prols d’instrumenta-
tion distincts, qui correspondent à des engagements
quantitativement et qualitativement différents,
mais dont plusieurs persistent jusqu’à la n. Ce-
pendant, si la méthodologie suivie (analyse de tra-
ces) permet de caractériser efcacement les prols
des participants actifs dans le dispositif, elle peine
à le faire pour les participants inactifs qui pourtant
représentent dans un MOOC la population majo-
ritaire. Notre étude se positionne ainsi en complé-
mentarité de ces travaux en articulant une mesure
des perceptions instrumentales et une mesure des
différents types de motivations autodéterminées.
Ce positionnement pose alors un problème épisté-
mologique et méthodologique qui est abordé dans
la suite de cet article.
Étudier les perceptions
instrumentales dans un contexte
de temps limité
Une des premières difcultés rencontrées dans
l’étude des comportements des participants dans
un MOOC est liée à l’usage opportuniste qu’ils en
font : possibilité de s’inscrire « pour voir » et, le cas
échéant, de ne rien y faire, sans coûts nanciers ou
personnels. Ainsi, bon nombre des stratégies per-
sonnelles des participants échappent à l’ingénierie
prévue par les concepteurs. La population que nous
étudions s’implique peu et abandonne massivement;
elle ne développe souvent aucun usage apparent du
dispositif. Cet usage est mesuré habituellement,
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dans des dispositifs d’enseignement à distance plus
usuels, par 1) les traces des apprenants sur la pla-
teforme; 2) les entretiens d’autoconfrontation aux
traces; ou 3) les entretiens semi-dirigés menés lors
d’une recherche pour comprendre comment une ac-
tion précise pourrait être instruite dans le disposi-
tif. De ce fait, les cadres théoriques communément
mobilisés pour étudier ce type d’usage en e-forma-
tion, à savoir la genèse instrumentale (Rabardel,
1995) et les schèmes (Vergnaud, 1985), suggèrent
la construction d’un instrument qui s’opère de fa-
çon dynamique et continue dans le temps, ainsi
qu’une transformation des schèmes d’action et de
pensée des apprenants, lors de la réalisation de l’ac-
tivité ou lors de l’usage de l’artefact. Or, du fait de
la durée très courte des MOOC que nous étudions
et du faible temps consacré par les participants à
ces formations (en moyenne entre 2 et 6 heures par
semaine), il nous semble plus réaliste de considérer
le dispositif comme le véhicule d’un langage qui
est perçu par l’apprenant au travers des interactions
qu’il pourrait y mener. C’est l’idée que développe
Rabardel (1999) et que nous reformulons ainsi :
considérer le dispositif comme une offre de signi-
cation, un ensemble d’éléments de langage qui
s’interprète indépendamment du déclenchement ou
non d’une action dans laquelle il pourrait s’inscrire.
Ainsi, dans des travaux sur la télévision, Compte
(1998) montre que le dispositif télévisuel est ap-
préhendé comme un langage symbolique structuré
par la rhétorique télévisuelle. D’où l’idée d’étudier
prioritairement la perception instrumentale que les
apprenants ont de ces dispositifs, perception dont
nous faisons l’hypothèse qu’elle inuence l’enga-
gement et la persistance (Molinari et al., 2016).
Introduction aux perceptions
instrumentales d’une communauté
en ligne (Preece, 2000)
Dans les xMOOC, une des manières d’aborder pé-
dagogiquement le grand nombre des apprenants est
d’investir dans la qualité des médias transmissifs
utilisés (Charlier, 2014) et/ou de tenter de mettre
en place des travaux de groupe ou tout au moins
des mécanismes d’évaluation par les pairs (peer re-
viewing) (Bachelet et Cisel, 2013). Les travaux de
groupe permettent de suppléer le manque d’encadre-
ment (Depover, 2014) et d’augmenter la persistan-
ce des étudiants (Poellhuber, 2007), un mécanisme
déjà pratiqué en e-formation classique (Deceuninck,
2007). D’où notre proposition pour cette étude de
nous focaliser sur les activités de groupe et d’in-
troduire le cadre théorique des travaux de Preece
(2000).
Les recherches de Preece (2000) établissent un lien
entre la mise en place de travaux de groupe et les
perceptions instrumentales d’une communauté en li-
gne. Un des apports majeurs de l’auteure est de relier,
tout en les distinguant, le concept d’utilisabilité au
concept de sociabilité. Pour l’utilisabilité, l’auteure
complète l’approche de la conception de système
centrée sur l’utilisateur (user-centered system de-
sign) (Norman et Draper, 1986), qu’elle étend dans
le cadre des perceptions propres à une communauté.
Elle afrme ainsi que concevoir uniquement à des
ns d’utilisabilité ne suft pas, et suggère qu’il est
nécessaire de comprendre comment la technologie
peut soutenir les interactions sociales. Il s’agit, en
d’autres termes, de rééchir à la façon de concevoir à
des ns de sociabilité. L’auteure propose des critères
permettant, dans un but descriptif, de mesurer la vita-
lité d’une communauté instrumentée par un artefact
informatique en ligne et, dans un but prescriptif, de
favoriser l’émergence d’une telle communauté.
Mesurer les perceptions
instrumentales d’une communauté
dans un MOOC
Les critères de Preece établissent un lien entre les
potentialités de mise en place d’une communauté
de pratiques et les diverses instrumentations perçues
d’un artefact. L’auteure organise ces critères selon
trois dimensions : la perception des buts, la percep-
tion des personnes, la perception des règles. Pour le
chercheur observant la dyade formée par la commu-
nauté et l’artefact qu’elle instrumente, il s’agit alors
de comprendre comment chaque critère est perçu ou
réié sous forme d’usages par la communauté.
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Ce travail de compréhension peut être mené :
en observant l’activité produite qui est per-
ceptible au travers des traces laissées dans le
dispositif de formation;
en menant une série d’entretiens visant à
identier et à qualier la perception des fonc-
tionnalités apparentes du dispositif instru-
menté au regard des tâches impliquées par les
critères de Preece;
en menant une enquête par questionnaire
visant à étudier et à quantier la perception
par les participants de la facilité à mettre en
œuvre les actions mesurées par les critères.
Dans notre recherche, compte tenu du grand nom-
bre d’étudiants dispersés dans le monde entier,
c’est cette dernière méthodologie que nous avons
privilégiée en construisant l’échelle de perception
instrumentale des communautés (échelle PIC) qui
regroupe les 13 critères selon une logique exposi-
tive au sein de quatre groupes : sentiment person-
nel, réciprocité, perception des autres et compré-
hension du dispositif (Caron et al., 2014a, 2014b).
Ces groupes sont transversaux aux trois dimensions
énoncées par Preece que nous utilisons pour inter-
préter nos résultats : 1) la perception instrumentale
des autres; 2) la perception instrumentale des buts;
3) la perception instrumentale des règles. Ainsi, au
travers de l’échelle PIC, nous cherchons à objec-
tiver si l’état de la communauté de pratique peut
être anticipé avant de mettre en place les travaux de
groupe, en mesurant chez les apprenants la percep-
tion qu’ils ont d’eux-mêmes et des autres au travers
des fonctionnalités de la plateforme.
La théorie de l’autodétermination :
les différents types de motivations
(Deci, 1975; Ryan et Deci, 2002)
Pour articuler la perspective instrumentale et la
perspective sociale-conative, nous postulons que la
théorie de l’autodétermination (TAD) joue un rôle
central : nous proposons dans cette partie de rappe-
ler les apports de cette théorie à notre domaine de
recherche. Les travaux concernant l’inuence de la
motivation sur la persistance dans l’apprentissage
sont très nombreux (pour revue, Fenouillet, 2012).
La TAD est l’une des modélisations régulièrement
sollicitées pour étudier cette inuence. Nous pro-
posons de nous appuyer sur une adaptation (Heutte,
2016a, 2017) des travaux de Deci et Ryan (2008)
pour présenter le modèle que nous appliquons à
notre recherche. L’apport fondamental de la TAD
est de différencier l’internalisation non comme
une dichotomie (e. g. DeCharms, 1968; Bandura,
1986, 2003), mais comme un continuum d’autodé-
termination et d’intégration (Paquet, Carbonneau
et Vallerand, 2016; Vallerand et Miquelon, 2008),
ainsi que des types d’intériorisation (Deci et Ryan,
1991), dont le degré varie en fonction de l’intégra-
tion de la régulation au soi.
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Figure 2 : Les diérents types de motivations selon leur degré
d’autodétermination (adaptation de Heutte, 2016a,
2017, d’après Deci et Ryan, 2008)
Selon Deci et Ryan (2002, 2008), trois catégories
de motivations forment le continuum de l’autodé-
termination : la motivation intrinsèque (MI), la mo-
tivation extrinsèque (ME) et l’amotivation (AM).
Le niveau le plus élevé d’autodétermination se
trouverait au niveau de la MI, alors que le niveau le
moins élevé serait au niveau de l’AM (gure 2). Les
auteurs proposent également l’existence de quatre
types de régulations de la motivation extrinsèque
plus ou moins autodéterminées. Ils distinguent ain-
si la régulation externe, la régulation introjectée, la
régulation identiée et la régulation intégrée. Le
seuil d’autodétermination, entre la régulation intro-
jectée et la régulation identiée, permet de distin-
guer la motivation contrôlée de la motivation auto-
nome (Deci et Ryan, 2008).
À une extrémité du continuum se trouve donc
l’AM : perception d’une impossibilité de faire
(Rotter, 1966; Seligman, 1975), perception d’un
manque de compétence (Bandura, 1977; Deci,
1975) ou pas de raison perçue de faire le compor-
tement (Vallerand, 1997). Les cinq autres formes
de régulation correspondent à une classication des
comportements liés à aux deux autres types de mo-
tivations (ME et MI).
À l’extrémité nale du continuum se trouve la MI,
qui est le prototype d’un comportement autonome
ou autodéterminé. La MI se réfère au fait de faire
une activité pour le plaisir et la satisfaction qu’on en
retire (Fenouillet, 2012) et non pour les conséquen-
ces qui en découlent (Heutte, 2014). Les raisons du
comportement sont liées à l’intérêt pour l’action en
elle-même (Deci et Ryan, 2008). Elles ne sont liées
à aucune demande externe ou contingence sociale.
Elles sont principalement centrées sur soi : il s’agit
d’une motivation autonome égocentrée (Heutte,
2016a, 2017), comme le fait de s’engager dans une
formation pour le plaisir d’en savoir plus sur des
sujets qui nous intéressent (Vallerand, Blais, Briere
et Pelletier, 1989).
Les comportements extrinsèquement motivés cor-
respondent à quatre types de régulations :
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– Régulation externe
Les raisons du comportement sont liées à des de-
mandes externes ou à des contingences sociales (vi-
sion « dichotomique » ME/MI, DeCharms, 1968),
comme le fait de souhaiter s’inscrire en formation
parce que la participation à cette formation peut
permettre d’éviter une sanction (perdre son emploi)
ou d’obtenir une récompense (une promotion, un
meilleur salaire).
– Régulation introjectée
Les raisons du comportement sont légèrement in-
tériorisées, mais pas sufsamment pour être consi-
dérées comme faisant partie intégrante de soi (Deci
et Ryan, 2008). La régulation reste externe, le com-
portement reste plutôt motivé par un souci d’appa-
rence, d’éléments centrés sur soi, très souvent liés
à l’ego, ou de ce que l’on veut montrer aux autres
(désirabilité sociale), comme le fait de participer à
une formation pour se prouver que l’on est intelli-
gent (Vallerand et al., 1989) ou dans l’espoir d’être
mieux apprécié de son employeur.
– Régulation identiée
Les raisons du comportement sont liées à une bon-
ne congruence avec des objectifs dénis par un
contexte social et une acceptation consciente de la
valeur des objectifs et de la nécessité des actions
à entreprendre pour les atteindre (Deci et Ryan,
2008). La régulation est interne : il s’agit d’une
motivation autonome centrée sur l’identication
de la valeur des objectifs (Heutte, 2016a), comme
par exemple le fait de participer à une formation
pour améliorer son curriculum vitæ, dans l’espoir
d’avoir de nouvelles opportunités professionnelles
(Vallerand et al., 1989).
– Régulation intégrée
Les raisons du comportement sont liées à une bon-
ne compréhension et à une acceptation consciente
des valeurs des actions induites pour l’atteinte des
objectifs (Deci et Ryan, 2008). La régulation est
interne, tout en étant en congruence avec les va-
leurs du comportement dénies par un contexte
fortement marqué par le sentiment d’appartenance
sociale (Ryan et Deci, 2002) : il s’agit d’une moti-
vation autonome allocentrée (Heutte, 2016a, 2017).
Ces effets sur le bien-être et la santé mentale sont
comparables à ceux qui sont observés dans la MI
(Deci et Ryan, 2008), comme si l’on s’engage dans
une formation parce que l’on estime que cela va
nous permettre de développer des compétences
qui nous semblent fondamentalement importantes
(dont nous comprenons la valeur car elles corres-
pondent à ce que nous sommes/voulons être) pour
être plus efcace, pour mieux réaliser certaines tâ-
ches, pour mieux travailler.
In ne, lorsqu’un comportement est parfaitement
intégré, il est considéré comme étant volontaire et
en harmonie avec d’autres comportements que l’in-
dividu estime importants en tant que tels. En outre,
il devient cohérent avec l’identité et les valeurs
partagées par celui-ci (Ryan, 1995). La régulation
intégrée de la motivation extrinsèque constitue la
motivation optimale en contexte institutionnel (tra-
vail, études, jeu…).
Mesurer la motivation
autodéterminée des adultes dans
un MOOC
L’échelle de motivation en éducation (EME), basée
sur la TAD, a maintes fois fait la preuve de son très
haut niveau de validité : c’est l’un des outils de me-
sure de la motivation en éducation les plus utilisés,
dans ses versions française (Vallerand et al., 1989)
comme anglaise (Vallerand et al., 1992). Cepen-
dant, il manque à l’EME le niveau de motivation
extrinsèque le plus autodéterminé, la régulation in-
tégrée, pour reéter tous les aspects du continuum
d’autodétermination. En effet, pour l’ensemble de
la communauté scientique, il semblait improbable
de pouvoir mesurer ce niveau de régulation de la
motivation extrinsèque chez des élèves de l’ensei-
gnement scolaire ou en formation initiale universi-
taire, dont le sens du soi n’est pas encore complète-
ment développé.
C’est la raison pour laquelle Fenouillet, Heutte et
Vallerand (2015) ont conçu l’échelle de motivation
en formation d’adultes (EMFA) qui s’appuie sur
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l’EME en proposant une triple nouveauté. Premiè-
rement, il s’agit d’une mesure de la motivation en
formation pour adulte. Deuxièmement, elle pro-
pose de mesurer la motivation des adultes dans le
contexte d’un dispositif de type MOOC. Enn, elle
ajoute une mesure de la régulation intégrée qui est
la forme la plus autodéterminée de la motivation
extrinsèque et qui prend particulièrement son sens
dans le cadre de la formation pour adulte où certai-
nes connaissances peuvent pleinement faire partie
du sens de soi, comme le postule cette forme mo-
tivationnelle.
Ainsi, selon nous, la motivation autodéterminée de
l’apprenant permet l’articulation entre 1) l’inuen-
ce des dimensions sociales-conatives de la persis-
tance de son comportement et 2) les perceptions
instrumentales du dispositif qui agissent sur ses
schèmes d’action et sur ses processus individuels
d’appropriation.
Méthodologie
Participants
Cette étude exploratoire a été réalisée dans le
contexte de l’évaluation de la 3e édition du MOOC
Gestion de projet (GdP 3) organisé par l’École cen-
trale de Lille, qui s’est déroulé au printemps 2014
et auquel étaient inscrits 10 700 participants. Cette
formation est hébergée sur la plateforme Unow
(plateforme de MOOC professionnels) basée sur
la technologie Canvas de l’entreprise Instructure.
Le parcours de formation comprenait quatre sé-
ries d’activités, principalement la consultation de
vidéos, la lecture de documents, la participation
à des forums, la réponse à des jeux de questions
(quizzs), puis à un examen nal (ensemble de -
ches à réaliser en approximativement 4 semaines,
à raison d’une moyenne de 2 heures d’activités
par jour) : (S1) Fondamentaux de la gestion de
projet, (S2) Outils informatiques et actualisation,
(S3) Outils basiques d’organisation et (S4) Outils
avancés d’organisation. Au total, 7 855 participants
ont renseigné le questionnaire qui leur a été adressé
avant le démarrage du MOOC (n février 2014).
Tableau 1 : Genre des inscrits au MOOC GdP 3
N %
Femme 3 278 41,7 %
Homme 4 546 57,9 %
n.r. 31 0,4 %
Total 7 855 100,0 %
Nous pouvons constater que les inscrits à ce MOOC
sont plutôt des hommes (tableau 1), dont l’âge
moyen est de 33 ans (âge minimum : 14 ans; âge
maximum : 78 ans; SD = 10,6 ans), le plus souvent
titulaires d’un master (tableau 2).
Tableau 2 : Niveau d’étude des inscrits au MOOC GdP 3
N%
Inférieur au Bac 67 0,9 %
Bac ou équivalent 466 5,9 %
Bac+2 (DEUG, IUT, BTS ou
équivalent)
918 11,7 %
Bac+2 (CPGE) 965 12,3 %
Bac+3 (Licence ou équiva-
lent)
1 659 21,1 %
Bac+5 (Master ou équiva-
lent)
3 416 43,5 %
Bac+8 (Doctorat ou équiva-
lent)
346 4,4 %
n.r. 18 0,2 %
Total 7
855
100 %
Outillage
Le recueil de données a été réalisé par des enquê-
tes en ligne (LimeSurvey), sur un serveur dédié in-
dépendant (hébergé par l’Université de Lille) sous
l’unique responsabilité du responsable scientique
de l’étude longitudinale.
Pour ce faire, nous avons utilisé diverses échel-
les de mesure. Tous ces outils de mesure étaient
constitués de façon identique : une liste d’items
(phrases contenant une proposition afrmative et
positive) pour lesquels les répondants devaient in-
diquer s’ils étaient « tout à fait d’accord » ou « pas
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IJTHE RITPU
du tout d’accord » selon une échelle de Likert en
sept points. An de pouvoir retrouver (et suppri-
mer) toutes les réponses de répondants n’ayant pas
nécessairement réalisé la passation avec l’attention
nécessaire, nous avons introduit cinq items distrac-
teurs « Passez directement à la question suivante,
ne répondez pas à cette phrase ». Ces items dis-
tracteurs étaient répartis aléatoirement et irréguliè-
rement dans le questionnaire.
Pour chaque outil de mesure, les items de leurs dif-
férentes sous-échelles étaient mélangés an d’évi-
ter un effet de halo :
Perceptions instrumentales des communautés
(PIC, Caron et al., 2014a, 2014b).
Les répondants doivent se positionner en fonction
de la consigne générale « Toutes les afrmations
suivantes concernent le “dispositif” MOOC Ges-
tion de projet, tel qu’il vous apparaît en ligne »,
selon trois sous-échelles :
o PICpeo – Perceptions instrumentales des
autres (6 items, p. ex. « J’ai le sentiment
d’appartenir à un groupe de personnes
apprenant ensemble »);
o PICpurpo – Perceptions instrumentales
des buts (4 items, p. ex. « Dans le dispo-
sitif, je repère assez facilement avec qui
j’ai des choses en commun »);
o PICpoli – Perceptions instrumentales des
règles (3 items, p. ex. « Je comprends
quelles actions je dois mener au sein du
dispositif »).
Échelle de motivation en formation d’adultes
(EMFA, Fenouillet et al., 2015)
Les répondants doivent se positionner en fonction
de la consigne générale « Indiquez dans quelle me-
sure chacun des énoncés suivants correspond ac-
tuellement à l’une des raisons pour lesquelles vous
participez à ce MOOC », selon six sous-échelles :
o AM – Amotivation (4 items, p. ex.
« Honnêtement je ne le sais pas; j’ai
vraiment l’impression de perdre mon
temps en formation »);
o EXT – Régulation externe (4 items, p. ex.
« Parce qu’elle va me permettre de ga-
gner davantage »);
o INT – Régulation introjectée (4 items,
p. ex. « Pour me prouver à moi-même
que je suis capable de suivre cette forma-
tion »);
o IND – Régulation identiée (4 items,
p. ex. « Parce que cela va m’aider dans
le développement de ma carrière profes-
sionnelle »);
o REG – Régulation intégrée (4 items,
p. ex. « Parce que ce type de formation
fait partie intégrante de moi »);
o MIC – Motivation intrinsèque à la
connaissance (4 items, p. ex. « Pour le
plaisir que j’ai à découvrir de nouvelles
choses jamais vues auparavant »).
Résultats
Après sept semaines (22 avril 2014), nous avons
obtenu 3 410 réponses (dont 2 135 valides) à
un deuxième questionnaire en ligne. Un total de
1 037 répondants avaient répondu à toutes nos
questions, ce qui nous permet de vérier la qualité
de nos outils de mesure dans des conditions statis-
tiques tout à fait satisfaisantes.
Qualité des outils de mesure
Nous apprécions la consistance interne des échelles
à l’aide du coefcient alpha de Cronbach (1951).
Celui-ci permet de tester la cohérence de chaque
item avec l’ensemble des autres énoncés de l’échel-
le à laquelle il appartient. À une sous-échelle près
(PICpoli), tous les coefcients alpha de Cronbach
(tableau 3) attestent d’une abilité tout à fait accep-
table de nos outils dans le cadre d’une étude explo-
ratoire2 (Nunnally, 1978), comme cela était le cas
2 Selon Nunnally (1978), dans une étude explo-
ratoire, l’intervalle d’acceptation est entre .50
et .60. Il est censé augmenter en cas d’étude
conrmatoire : la abilité est acceptable à
partir de .70.
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pour l’échelle PIC. Tous les coefcients alpha de
Cronbach (tableau 3) attestent d’une abilité tout à
fait satisfaisante pour l’EMFA, dont nous pouvons
ici à nouveau attester de la consistance.
Tableau 3 : Coecient alpha de Cronbach des outils de mesure
des diérents types de motivation et des perceptions
instrumentales des communautés (N = 1 037)
PICpeo PICpurpo PICpoli TAD-AM TAD-EXT TAD-INT TAD-IND TAD-REG TAD-MIC
Al-
pha
.74 .82 .61 .78 .78 .85 .77 .89 .79
Note :
PICpeo : Perceptions instrumentales des autres;
PICpurpo : Perceptions instrumentales des buts; PICpoli : Per-
ceptions instrumentales des règles;
AM : Amotivation; EXT :
Régulation externe; INT : Régulation introjectée; IND :
Régulation identiée; REG : Régulation intégrée; MIC :
Motivation intrinsèque à la connaissance.
En raison d’un souci de consistance interne de la
sous-échelle PICpoli – Perceptions instrumenta-
les des règles, nous avons préféré l’éliminer dans
l’analyse des résultats.
L’analyse des corrélations (tableau 4) met en évi-
dence deux résultats remarquables concernant des
liens entre les types de motivations et les percep-
tions instrumentales des communautés. En effet,
nous pouvons constater d’une part que la régulation
intégrée (TAD-REG) entretient des liens signica-
Tableau 4 : Liens entre les diérents types de motivation et les
perceptions instrumentales des communautés (N = 1 037)
1234567
1- PICpeo
2- PICpurpo .550 ***
3- TAD-AM .021 .048
4- TAD-EXT .020 .177 *** .192 ***
5- TAD-INT .168 *** .159 *** .085 *** .325 ***
6- TAD-IND .213 *** .211 *** -.026 .597 *** .263 ***
7- TAD-REG .342 *** .317 *** .073 ** .340 *** .467 *** .365 ***
8- TAD-MIC .187 *** .152 *** -.165 *** .131 *** .363 *** .327 *** .344 ***
Note : PICpeo : Perceptions instrumentales des autres; PIC-
purpo : Perceptions instrumentales des buts; AM : Amotiva-
tion; EXT : Régulation externe; INT : Régulation introjectée;
IND : Régulation identiée; REG : Régulation intégrée; MIC :
Motivation intrinsèque à la connaissance. **p < .01; ***p <
.001.
tifs moyens3 (r = .34 s. p < .001) avec la percep-
tion instrumentale des autres (PICpeo) et (r = .32
s. p < .001) avec la perception instrumentale des
buts (PICpurpo), et que lorsqu’ils sont signica-
tifs, la force des liens progresse clairement selon le
continuum des différents types de régulations de la
motivation extrinsèque.
D’autre part, l’effet est plus faible (r = .19 s.
p < .001) avec la perception instrumentale des
autres (PICpeo) et (r = .15 s. p < .001) avec la per-
ception instrumentale des buts (PICpurpo), pour ce
qui concerne les liens avec la motivation intrinsè-
que à la connaissance (TAD-MIC), qu’avec ceux
qui concernent la régulation intégrée de la motiva-
tion extrinsèque (TAD-REG).
3 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 ».
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IJTHE RITPU
Discussion
Malgré quelques limites (cf. la consistance interne
de l’une des dimensions de l’échelle PIC), comme
cela était attendu, les résultats de cette étude explo-
ratoire mettent clairement en évidence l’importance
de la motivation dans les stratégies impliquées dans
les processus de perception instrumentale.
Les liens entre la perception instrumentale et les
différents types de motivations les plus élevés
s’observent au niveau de la régulation intégrée de
la motivation extrinsèque (TAD-REG). Ce résul-
tat est conforme aux attentes du fait que dans un
contexte d’apprentissage formel (institutionnalisé),
la motivation intrinsèque à la connaissance (ap-
prendre exclusivement ce que l’on a choisi d’ap-
prendre, sans contraintes liées à un contexte social)
est une motivation autonome égocentrée (Heutte,
2016a, 2017). Comme cela était postulé, la motiva-
tion intrinsèque à la connaissance n’est pas le type
de motivation nécessairement le plus favorable aux
apprentissages scolaires imposés par le dispositif
pédagogique : la régulation intégrée de la motiva-
tion extrinsèque, en tant que motivation autonome
allocentrée (Heutte, 2016a, 2017), est de fait la mo-
tivation optimale dans ce type de contexte.
À partir de l’expérience menée, nous pouvons af-
rmer que :
le processus d’internalisation de la motivation
extrinsèque induit des comportements qui ont
un effet sur les perceptions instrumentales;
la qualité des perceptions instrumentales est
liée au processus d’internalisation de la moti-
vation extrinsèque.
Un tel résultat ouvre des perspectives fécondes en
matière d’ingénierie des MOOC : en effet, nous
constatons que la perception des potentialités ins-
trumentales d’un dispositif est plus particulière-
ment liée à un type spécique de motivation (la mo-
tivation autonome allocentrée), ce qui, d’après nos
travaux antérieurs, serait prédictif d’une meilleure
persistance dans les MOOC. Sur un plan pragmati-
que, il est donc tout à fait pertinent en ingénierie de
vouloir agir sur les activités ou sur l’ergonomie du
dispositif an de faciliter une meilleure identica-
tion de ses qualités instrumentales et espérer ainsi
soutenir ce type de motivation chez les apprenants.
En guise de conclusion, nos travaux montrent que
dans un dispositif de formation institutionnalisé, la
mesure de la perception instrumentale du disposi-
tif permet d’évaluer la compréhension des valeurs
portées par le dispositif et les potentialités d’action
au sein du dispositif (comme le suggéraient nos hy-
pothèses). Nous montrons en outre que cette me-
sure est reliée avec la mesure de la bonne compré-
hension et de l’acceptation consciente des valeurs
induites par l’action et de l’atteinte des objectifs de
la formation (cf. motivation autonome allocentrée).
Nous montrons enn que lorsque celles-ci conver-
gent positivement pour l’individu, elles favorisent
la motivation optimale (Deci et Ryan, 2008) pour
ses apprentissages.
Ainsi, pour un apprenant, percevoir et accepter de
façon consciente les contraintes d’un dispositif pé-
dagogique, en les considérant comme une dimen-
sion inhérente, incontournable, de la formation est
clairement la marque d’une très grande autodétermi-
nation. Cette acceptation consciente en congruence
avec les valeurs dénies par un contexte social est
la marque de la motivation autonome allocentrée
(Heutte, 2016a, 2017). Partant du principe que
l’autonomie est liée à la perception des marges de
liberté dans un environnement structuré (Sarrazin,
Tessier et Trouilloud, 2006), nous pouvons consi-
dérer qu’un apprenant est réellement autonome
dans un dispositif pédagogique formel dès qu’il est
en mesure de percevoir et de saisir les opportunités
offertes par les marges de liberté qui sont autorisées
par ce dispositif et qui sont à sa portée.
Lorsque ce comportement est parfaitement intégré,
il est en harmonie avec d’autres comportements
que l’individu estime importants parce qu’ils lui
semblent adaptés à la situation et souvent au groupe
social auquel il souhaite appartenir (cf. motivation
autonome allocentrée) : il l’adopte donc volontaire-
ment, en pleine conscience, car il est cohérent avec
l’identité et les valeurs qu’il partage (Ryan, 1995).
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L’intégration de ce comportement correspond à un
haut niveau de motivation autodéterminée (Deci
et Ryan, 2000) : une motivation optimale (Deci et
Ryan, 2008).
Enn, du fait du rôle central du sentiment d’appar-
tenance sociale dans le principe d’internalisation de
la motivation extrinsèque (Ryan et Deci, 2002), il
est conforme aux attentes que ces effets soient plus
particulièrement liés aux perceptions instrumenta-
les des communautés.
In ne, cette étude exploratoire conforte la métho-
dologie et les deux nouveaux outils (PIC et EMFA)
mis en œuvre et ouvre sur de nombreuses pistes de
recherche, notamment l’intérêt de poursuivre les
travaux concernant la mise au point d’outils per-
mettant de mieux distinguer la grande variété des
déterminants psychosociaux de la motivation et des
perceptions instrumentales des communautés dans
des MOOC.
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... Chaque forme de motivation est associée à un niveau de comportement autodéterminé et autonome. La motivation intrinsèque (MI) est une motivation autonome égocentrée (Heutte, et al., 2016). A l'opposé de la MI, se trouve l'amotivation (AM), qui est caractérisée par l'absence de motivation et une perception d'un manque de compétence (Bandura, 2003 ;Deci, 1985). ...
... Ainsi, le seuil d'autodétermination entre la régulation introjectée et la régulation identifiée permet de distinguer la motivation contrôlée de la motivation autonome (Heutte, et al., 2016). Dans cet angle d'analyse, la TAD nous permettra, dans le cadre de cette recherche, de vérifier si la motivation des étudiant-es suivant un SPOC dans le cadre du cursus universitaire est autonome ou contrôlée. ...
Article
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La présente étude s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche portant sur l’impact du dispositif de formation de type Small Private Online Course (SPOC) sur la motivation des étudiant-es universitaires marocain-es. Nous exposons l’expérience d’un SPOC portant sur la terminologie scientifique, destiné aux étudiant-es (N=792) inscrit-es en première année (S1) à la Faculté des Sciences de Rabat (FSR) et programmé dans le cadre du module « Langue et Terminologie ». Le cours a été conçu par une équipe d’enseignant-es chercheurs à la FSR et dispensé à travers la plateforme OpenEdx de l’Université Mohamed V (mooc.um5.ac.ma). Nous cherchons dans le cadre de cette étude à déterminer l’impact d’un dispositif de formation en ligne de type SPOC sur la motivation autodéterminée des étudiant-es. Au niveau du cadre théorique, la motivation a été abordée du point de vue de la théorie de l’autodétermination (TAD) de Deci & Ryan (2000). Le choix d’une méthodologie de recherche mixte s’est traduit par l’administration d’un questionnaire en fin de SPOC, basé sur l'Échelle de Motivation en Formation d’Adulte (EMFA), complétée par l’exploitation des traces des étudiant-es sur la plateforme du cours. Un peu moins d’un tiers des étudiant-es (N=244) a répondu au questionnaire. L’analyse des données statistiques révèle que la motivation des étudiant-es est en grande partie contrôlée par des demandes externes qui s’apparentent à la décision de l’enseignant-e et à la récompense de la note obtenue en fin de cours. Ces résultats contredisent les traces des étudiant-es sur la plateforme qui attestent d’un grand engagement et de nombreuses initiatives d’activité.
Article
Full-text available
We focus on the predictors of persistence and achievement in online learning by studying the students’ learning intentions and their psychological states during learning activities. Flow/autotelic experience is a powerful predictor of engagement in MOOCs and online learning in general and relates to the deep involvement and sense of absorption during learning activities. Both theory and empirical evidence propose that predictors of flow in an educational setting include the need for belonging to a group of learners. Using path analyses and structural equation modeling, we verify the causal links between social intentions, autotelic experience and MOOC learning outcomes such as final grade and dropout. Using the Online Learning Enrollment Intentions (OLEI) scale, we find that in total six OLEI items predict MOOC success and dropout, with flow as a mediating effect. In two models, we verify “Autotelic experience” as a mediator between enrollment intentions and MOOC final grade and dropout. Our results highlight socially driven intentions as major factors to be considered in online learning environments. We draw theoretical and practical implications for MOOC design, considering explicit communication about the provided learning environment and tools towards a socially shared learning experience.
Conference Paper
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L'année 2012 a été marquée par l'essor des MOOC, ou Massive Open Online Courses. Nous présentons ici des résultats préliminaires issus du premier xMOOC français : ABC de la Gestion de Projet. Elle nous permet de présenter le dispositif pédagogique et d'ouvrir des pistes de réflexion sur l'évaluation par les pairs. L'évaluation par les pairs permet-elle de faire émerger des catégories au sein du MOOC, dans une optique de sélection des meilleurs participants ? De même, peut-on faire des catégories au sein des évaluateurs, évaluateurs notant sévèrement ou de manière laxiste? Peut-on détecter des effets du genre, de la catégorie socioprofessionnelle ou du niveau d'études dans les notes données ou reçues. Enfin, y at -il un lien entre les notes reçues et le comportement en tant qu'évaluateur ? MOTS-CLÉS : MOOC, xMOOC, évaluation par les pairs.
Conference Paper
Full-text available
Background Over the past 35 years, researchers have developed and validated new measurement instruments for flow in a variety of contexts (Moneta, 2012), but to our knowledge, before Heutte et al.’s recent works (2014a), no specific self-report tool was designed to assess flow in the educational context. When constructing the Flow in Education Scale (EduFlow Scale), Heutte and his colleagues collapsed flow experiential dimensions in a quest for a more compact measurement. Thus, EduFlow Scale is a 12-item scale reducing respondent burden, and differentiating four dimensions of flow that are relevant to cognitive processes: Cognitive absorption, Time transformation, Loss of self-consciousness, and Autotelic experience—well-being. The EduFlow Scale was tested in various educational contexts with students ranging from primary school to university including face-to-face learning (Fenouillet et al., 2014) and online learning (Heutte et al., 2014a; Heutte et al., 2014b), with strong criterion-related validity. The EduFlow Scale has three advantages: it is suited to flow measurement in various educational contexts; it is both multidimensional and short; it differentiates between four dimensions of flow that are related to cognitive process. Aims The present study aims to implement the EduFlow Scale in a large-scale project in France and to further improve the scale, both conceptually and psychometrically, as one important flow component (cf. immersion) is lacking from the instrument. Methods This contribution focuses on a comparative study of flow in two Massive Open Online Courses (each MOOC brings over 10,000 participants), and in classrooms (over 1,000 teachers), via several online surveys. Results The analysis of concurrent validity tests suggests a conceptual evolution of the EduFlow model. In the EduFlow Scale-2, two items from the original scale were modified in order to better improve measurement of immersion. In addition, the name of one conceptual dimension of the EduFlow model was changed. Confirmatory factor analyses demonstrated the good fit indexes of the EduFlow-2 model: CFI=.99; TLI=.98; RMSEA=.053; SRMR = .03. Thus, in the EduFlow-2 model, the four dimensions it enables are: Cognitive control; Immersion and time transformation; Loss of self-consciousness; Autotelic experience—well-being. According to the evolution of our model, cognitive absorption is conceptualized via the first three dimensions: Cognitive control, Immersion and time transformation, and Loss of self-consciousness. Discussion This conceptual evolution of the EduFlow Model should better contribute to the study of cognitive activities in various environments, including learning within organizational contexts (Heutte, 2015). Exploration at the personal, collective and institutional levels can broaden our understanding of flow in education by accounting for the intricate relations of factors within processes that are context bound, such as learning and knowledge creation. Keywords: Conceptual modelization of flow; education; scale development; scale validation References 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 ECPP, Amsterdam, the Netherlands. Heutte, J. (2015). Proposal for a "pedagogical toolkit" for monitoring the optimal learning environnement. 4th European Flow-Researchers’ Network Meeting, Braga, Portugal. Heutte, J., Fenouillet, F., Boniwell, I., Martin-Krumm, C., & Csikszentmihalyi, M. (2014a). Optimal learning experience in digital environments: theoretical concepts, measure and modelisation, Symposium "Digital Learning in 21st Century Universities", Georgia Institute of Technology (Georgia Tech), Atlanta, GA. Heutte J., Kaplan J., Fenouillet F., Caron P.-A., & Rosselle, M. (2014b). MOOC User Persistence. In L. Uden, J. Sinclair, Y.-H. Tao, & D. Liberona (Ed.), Learning Technology for Education in Cloud., Communications in Computer and Information Science Vol. 446, 13 24. Springer. 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.
Article
Presents an integrative theoretical framework to explain and to predict psychological changes achieved by different modes of treatment. This theory states that psychological procedures, whatever their form, alter the level and strength of self-efficacy. It is hypothesized that expectations of personal efficacy determine whether coping behavior will be initiated, how much effort will be expended, and how long it will be sustained in the face of obstacles and aversive experiences. Persistence in activities that are subjectively threatening but in fact relatively safe produces, through experiences of mastery, further enhancement of self-efficacy and corresponding reductions in defensive behavior. In the proposed model, expectations of personal efficacy are derived from 4 principal sources of information: performance accomplishments, vicarious experience, verbal persuasion, and physiological states. Factors influencing the cognitive processing of efficacy information arise from enactive, vicarious, exhortative, and emotive sources. The differential power of diverse therapeutic procedures is analyzed in terms of the postulated cognitive mechanism of operation. Findings are reported from microanalyses of enactive, vicarious, and emotive modes of treatment that support the hypothesized relationship between perceived self-efficacy and behavioral changes. (21/2 p ref)
Chapter
The intention of the following chapter is to shed light on primary factors that play a role in defining what we coin as an optimal learning environment, an environment that buttresses an experience of flow for learners (see Chap. 10 by Andersen in this volume). The chapter begins with an overview of flow related research reframed for the purpose of measuring the experience of flow in learning. A longitudinal study of flow experienced by students undertaking a Massive Open Online Course (MOOC) is described. The Flow in Education scale (EduFlow Scale) used in the study is described and the results of the study presented. The results illustrate the potential value and relevance of measuring flow in learning as well as the relation to the extended concept of cognitive absorption. We conclude the chapter with a presentation of a model of heuristic learning: the Individually Motivated Community model. The model builds upon three major theories of the self: Self-Determination, Self-Efficacy and Autotelism-Flow.