L'apprentissage auto-dirigé comme levier de réussite dans un dispositif massif de formation de type MOOC/CLOM

Self-directed learning as a lever for success in a MOOC

• Auteur / Autrice : Mejdi Ayari
• Direction : Béatrice Mabilon-Bonfils
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'éducation
• Date : Soutenance le 11/12/2020
• Etablissement(s) : CY Cergy Paris Université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Education, Didactique, Cognition (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : BONHEURS (Cergy-Pontoise ; 2018-) - Bien-être- Organisations- Numérique- Habitabilité- Education- Universalité- Relation- Savoirs / BONHEURS
• Jury : Président / Présidente : Jean Heutte
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Béatrice Mabilon-Bonfils, Pascale Pomares Brandt, Margarida Romero, Laurent Jeannin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascale Pomares Brandt, Margarida Romero

Mots clés

Mots clés libres

Autodétermination

Clom

Théorie sociocognitive

Autoregulation

Apprentissage autodirigé

Sentiment d'efficacité de l'apprentissage

Self regulation learning

Self-Efficacy

Self-Directed learning

Mooc

Self-Determination

Motivation

Résumé

Le recours aux dispositifs massifs de formation de type MOOC a connu une forte augmentation depuis 2012 (Friendman, 2012). Cet engouement s’est accompagné d’un grand défi à savoir comment arriver à augmenter le taux de réussite des apprenants dans ces nouveaux dispositifs de formation. Dans le cadre de notre recherche on s’intéresse aux candidats qui réussissent dans le MOOC et plus particulièrement à leurs caractéristiques personnelles. Nous nous intéressons donc, et en se référant à la théorie sociocognitive, au profil motivationnel de l’apprenant, les stratégies mobilisées pour autoréguler son apprentissage ainsi que l’impact de son sentiment d’auto-efficacité sur la réussite au MOOC.Ce travail s’appuie sur le modèle d’autodétermination de Deci et Ryan (2000), l’approche sociocognitive de Bandura (1997) dans sa composante relative au sentiment d’efficacité personnelle ainsi que le modèle cyclique de l’autorégulation de l’apprentissage de Zimmerman (1998). Ces théories ont été regroupées dans le modèle d’autodirection de l’apprentissage de Philippe Carré (2002).Sur le plan conceptuel, nous travaillons sur la mise au point d’une nouvelle échelle de mesure de la motivation dans un dispositif de formation de type MOOC. Nous mobilisons cette échelle pour travailler sur une classification des apprenants sous forme de clusters. Cette classification nous servira pour trouver une éventuelle relation entre la réussite au MOOC et le profil motivationnel autodéterminé. Par rapport aussi à la motivation, on essaye d’étudier les différents motifs d’entrée en formation des apprenants et l’impact du profil sociodémographique sur ces motifs.Ce travail a permis aussi de comprendre les processus mobilisés par les apprenants pour autoréguler leur apprentissage dans un dispositif de formation présentant peu ou pas d’accompagnement tout en essayant de comprendre quels sont les processus les plus mobilisés par les apprenants qui réussissent au MOOC par rapport à ceux qui échouent. Cela nous a permis aussi de dresser une cartographie des stratégies d’autorégulation d’apprentissage mobilisées par les apprenants du MOOC.Pour comprendre la réussite des apprenants, nous nous sommes aussi penchés sur la corrélation pouvant exister entre le niveau de sentiment d’efficacité personnelle (SEP) et la réussite au MOOC tout en s’intéressant aussi aux sources de ce SEP. Les résultats de la présente recherche indiquent un lien entre les apprenants ayant réussi le MOOC et leur niveau d’autodétermination préalable. De même, et par rapport à l’autorégulation de l’apprentissage, une cartographie des stratégies mobilisées par les apprenants, nous a permis de détecter un lien de causalité significatif entre le nombre de stratégies d’autorégulation du contrôle de l’apprentissage et la réussite au MOOC. Quant au sentiment d’efficacité personnelle, les analyses menées ont montré un lien statistique très significatif entre son niveau élevé et la réussite des apprenants. A la fin de notre travail, nos résultats de recherche sont discutés afin d’apporter une évaluation critique mais aussi valoriser les apports de ce travail. Dans une perspective d’amélioration à apporter au processus de conception des formations de type MOOC, nous ouvrons des nouvelles perspectives possibles permettant aux concepteurs de ces dispositifs d’apprentissage d’intégrer la composante ingénierie d’autodirection de l’apprentissage, comme élément important facilitant la réussite des apprenants.

The use of massive MOOC-type training schemes has increased sharply since 2012 (Friendman, 2012). This enthusiasm has been accompanied by a major challenge as to how to increase the success rate of learners in these new training schemes. Our research focuses on successful candidates in MOOC and more specifically on their personal characteristics. With reference to socio-cognitive theory, we are therefore interested in the learner's motivational profile, the strategies used to self-regulate their learning and the impact of their sense of self-efficacy on success in MOOC.This work is based on Deci and Ryan model of self-determination (2000), Bandura socio-cognitive theory (1997) in its component relating to the feeling of self-efficacy and Zimmerman cyclical model of self-regulation of learning(1998). These theories have been grouped together in Philippe Carré model of self-directed learning(2002).Conceptually, we are working on the development of a new scale for measuring motivation in a MOOC-type training system. We are using this scale to work on a classification of learners in the form of clusters. We will use this classification to find a possible relationship between success in MOOC and the self-determined motivational profile. Also in relation to motivation, we are trying to study the different reasons why learners enter training and the impact of the socio-demographic profile on these reasons.This work has also made it possible to understand the processes mobilised by learners to self-regulate their learning in a training system with little or no support, while trying to understand which processes are most mobilised by learners who succeed in MOOC compared to those who fail. It also allowed us to map the learning self-regulation strategies mobilised by MOOC learners.In order to understand learner success, we also looked at the correlation that may exist between the level of self-efficacy and MOOC success, while also looking at the sources of self-efficacy. The results of this research indicate a link between successful MOOC learners and their level of prior self-determination. Similarly, and in relation to the self-regulation of learning, a mapping of the strategies mobilised by learners allowed us to detect a significant causal link between the number of self-regulation strategies for the control of learning and success in MOOC. As for the self-efficacy, the analyses carried out showed a very significant statistical link between its high level and learner success. At the end of our work, our research results are discussed in order to provide a critical evaluation but also to value the contributions of this work. With a view to improving the design process of MOOC-type training courses, we are opening up new possible perspectives enabling the designers of these learning devices to integrate the self-directed engineering component of learning, as an important element facilitating learner success.