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Dossier : L'hétérogénéité : maîtres et élèves

Les enseignants utilisent-ils leurs connaissances ou perceptions des élèves lorsqu’ils donnent cours ?

Philippe Wanlin et Marcel Crahay
p. 51-64

Résumés

Après une brève revue de questions portant sur le teacher thinking et les croyances et connaissances des enseignants, ce texte se penche sur la place que les élèves occupent dans les pensées et les conduites interactives. Les données ont été recueillies grâce à une combinaison de techniques : questionnaire, interviews, rappels stimulés et observation en classe. Les résultats indiquent que les enseignants restent fidèles à leurs planifications en calibrant l’avancement de l’enseignement sur les élèves qui ont compris. Pour ce faire, ils prennent en compte les difficultés momentanées des élèves durant l’interaction plutôt que le jugement général qu’ils portent sur leurs compétences ou leurs connaissances les concernant.

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Texte intégral

Introduction

1Lorsqu’ils enseignent, les instituteurs sont amenés à prendre en compte les multiples dimensions composant la vie d’une classe. Parmi les facteurs affectant leurs pensées (Wanlin & Crahay, soumis), trois semblent prépondérants : (1) les réflexions faites lors de la planification débouchant sur un plan de leçon mémorisé, (2) leurs croyances et connaissances et, (3) les élèves ou, du moins, les perceptions des enseignants à leur propos. Dans la présente contribution, nous analysons dans quelle mesure et comment les enseignants se réfèrent à leurs élèves pour prendre des décisions concernant leur façon de conduire la classe.

2Après une revue de question relative aux processus de pensée des enseignants durant l’interaction, nous présentons la méthodologie de recherche déployée et, les résultats obtenus. Plus précisément, nous examinerons les jugements des enseignants concernant leurs élèves pour examiner si les élèves sont pris en compte. Dans la foulée, nous analyserons aussi la qualité et la quantité des épisodes interactifs afin d’observer si celles-ci fluctuent en fonction des élèves considérés. Notre hypothèse générale est que les enseignants interagissent différemment selon les élèves et ceci en fonction du jugement qu’ils portent sur eux. De manière générale, il s’agit donc d’identifier quels élèves servent de base pour les interactions en classe et si des traitements différenciés sont réservés aux différents élèves. Nous clôturons nos analyses par une brève synthèse de nos résultats et par une brève discussion ouvrant vers des perspectives de recherche.

La gestion cognitive de la multidimensionalité de la classe de la part des enseignants

3La littérature du teacher thinking montre que les réflexions interactives des enseignants consistent souvent à mettre en œuvre le plan de leçon tel qu’ils l’ont intériorisé lors de la planification (Borko & Shavelson, 1990). Ce plan mental contiendrait certains passages qui feraient office de points de contrôle et permettraient à l’enseignant de prendre en considération certains indices et de décider s’il faut mettre à jour ou réviser la démarche d’instruction mise en œuvre (Clark & ­Peterson, 1986 ; Leinhardt & Greeno, 1986). Ces indices semblent être de trois types : ceux renvoyant aux élèves, ceux renvoyant aux enseignants et d’autres qui n’appartiennent pas directement à la dyade enseignant-élèves (Wanlin, 2009 ; Wanlin & Crahay, en préparation). Précisément, il semble qu’à côté d’indices liés à la participation des élèves les enseignants fondent leurs décisions interactives sur certains éléments contextuels et situationnels, tels que le programme ou le temps disponible, ainsi que sur leur background cognitif, c’est-à-dire leurs croyances et connaissances de divers ordres (cf. à propos des croyances des enseignants ­Crahay, Wanlin, Issaieva et Laduron, 2010). Dans le cadre du présent article, nous ciblerons les croyances et connaissances des enseignants concernant les élèves ainsi leur perception de la participation de ces derniers.

Croyances et connaissances des enseignants concernant les élèves et leurs liens avec les pratiques pédagogiques

4À côté des connaissances et croyances académiques disciplinaires nécessaires à tout enseignement, Borko et Putnam (1996) mentionnent les connaissances et conceptions pédagogiques générales, celles-ci intègrant entre autres les connaissances et croyances des enseignants relatives aux apprenants, leur apprentissage et leur manière d’enseigner. Cette catégorie comprendrait le jugement de l’enseignant sur la valeur scolaire de ses élèves et les croyances et connaissances qu’il a développées les concernant. Ainsi, eu égard aux élèves, l’enseignant a des croyances et connaissances générales et des croyances et connaissances spécifiques. Les premières seraient en quelque sorte des protraits-robots, des idéals-types ou des prototypes qu’il s’est constitués au fil de ses interactions avec les différents élèves qu’il a eus au cours de sa carrière. Les secondes sont moins abstraites et concernent les élèves qui composent leur classe actuelle et, tout particulièrement, ceux qui participent aux interactions. Notons que les croyances relatives aux élèves n’ont fait l’objet que de très peu de recherches (Turner, ­Christensen, & Meyer, 2009). Ceci est surprenant car, selon la littérature du teacher thinking, celles-ci occupent une grande part du répertoire cognitif des enseignants (Marland, 1993 ; Mayer & Marland, 1997). Kagan et Tippins (1991) ainsi que Burley, Hall et Villeme (1989) montrent que la qualité des croyances et connaissance des élèves varie pour les premières selon le niveau dans lequel les enseignants professent (les enseignants primaires développement des connaissances plus riches sur leurs élèves) et, pour les seconds, selon l’ancienneté (les enseignants chevronnés auraient des connaissances plus précises de leurs élèves).

5Les quelques travaux portant sur les croyances et connaissances concernant les élèves indiquent que celles-ci sont d’une grande importance dans l’enseignement (Clark & Yinger, 1978, 1979 ; Hoge & Coladarci, 1989 ; Lissmann, 2005 ; Shavelson & Stern, 1981). Par exemple, Hofer (1981) présente une typologie en cinq profils liés aux comportements pédagogiques d’enseignants chevronnés. Calderhead (1996), ainsi que Woolfolk Hoy, Davis et Pape (2006) expliquent que les décisions des enseignants sont liées à leurs jugements et leurs croyances concernant les élèves et la manière dont ils apprennent, mais aussi qu’il y a interférence avec d’autres éléments notamment du répertoire cognitif. Par exemple, quand l’enseignant pense que les sources d’un comportement problématique sont d’ordre scolaire, ils ont tendance à répondre à ce problème par des aides et du soutien ; quand ils estiment que la source est de nature disciplinaire, ils y répondent par des sanctions telles que : punitions, mises à l’écart, etc. En somme, il semblerait que les enseignants développent une sorte de case knowledge ­(Calderhead, 1996) concernant leurs élèves et qu’ils utilisent cette « jurisprudence » lorsqu’ils agissent en classe et lorsqu’ils prennent des décisions. Cette idée est également véhiculée dans la théorie des frame factors (Lundgren, 1977) contenant notamment la notion de steering group (Dahllöf & Lundgren, 1970), un ensemble d’élèves de la classe auquel l’enseignant se référerait pour décider du rythme à donner à son enseignement et de la progression au sein des matières.

Perception de la compréhension et de la participation des élèves lors de l’interaction

  • 1 Les enseignants ont tendance à généraliser leurs jugements en matière de compétences scolaires et d (...)

6Le teacher thinking distingue aussi un autre élément renvoyant aux élèves : les perceptions en situation de la participation et de compréhension. Les enseignants prendraient essentiellement en compte des indices relatifs à la compréhension des élèves, leurs performances, leur maîtrise de la matière,... Autrement dit, les enseignants prendraient leurs décisions interactives en fonction de la perception qu’ils ont de la progression des élèves par rapport aux objectifs instructionnels et/ou de leur compréhension des contenus disciplinaires faisant l’objet de l’enseignement (e. g. Kleven, 1991 ; Mahnaz, 1994), mais aussi de leur perception de la participation, de l’engagement, de l’implication dans la tâche, de la motivation des apprenants, des comportements non scolaires et/ou de l’inattention (e. g. ­Alexandersson, 1994 ; Calderhead, 2003)1. Nombreuses sont les études du teacher thinking qui mentionnent le lien entre perception de la participation ou de la compréhension et prise de décision des enseignants ou comportement pédagogique ­(Sardo-Brown, 1990 ; Tillema, 2003 ; Wanlin & Crahay, ­soumis).

Buts de la contribution

7Des recherches antérieures, nous retenons essentiellement trois éléments : (1) le répertoire cognitif des enseignants comporte des éléments renvoyant aux élèves, (2) les enseignants pourraient recourir à un regroupement d’élèves pour prendre leurs décisions interactives et, (3) les indices renvoyant aux élèves peuvent correspondre soit à un élément du répertoire cognitif des enseignants, soit à des perceptions en situation de la compréhension et de la participation des élèves. De ces trois éléments, c’est le second qui est le plus controversé ; d’où le but premier de la présente contribution. Ainsi, dans un premier temps, nous étudierons les jugements que portent les enseignants sur leurs élèves avec l’objectif de cerner si on peut regrouper les élèves selon une typologie. Cette première étape nous permettra de nous pencher sur les croyances et connaissances que les enseignants ont des élèves de leur classe et plus précisément sur leurs jugements qu’ils portent sur eux. Ensuite, nous envisagerons les interactions qui se tissent entre les enseignants et leurs élèves. L’objectif sera d’étudier dans quelle mesure les enseignants interagissent différemment avec les différents élèves et s’il est possible de discerner des profils interactifs et si oui lesquels. Nous analyserons enfin la place des perceptions en situation des enseignants concernant la compréhension et la participation des élèves dans l’interaction d’enseignement.

Méthodologie

Les enseignants et leur classe

8Cinq enseignants, ayant en moyenne 12,8 ans d’expérience, ont participé à la recherche (tableau 1). Leur ancienneté varie entre 3 et 25 ans d’enseignement. Ils enseignaient, au moment de la prise de données, dans le degré inférieur du primaire, dans des écoles urbaines et rurales à proximité ou à l’intérieur du chef-lieu de la Province du Luxembourg (Communauté française de Belgique) où le niveau socio-économique général est plutôt favorisé. Trois d’entre eux (A, D et E) évoluent habituellement dans une classe multiple ; cependant, ils ont préféré que la recherche ait lieu à un moment où les élèves de leurs autres niveaux étaient répartis dans d’autres groupes. Les classes, composées lors des observations d’effectifs allant de 8 à 20 élèves, comportent autant de filles que de garçons.

Tableau 1 : Description du public

Enseignant

Sexe

Age

Ancienneté

Classe

Nombre d’élèves observés

Total

Féminin

A

Homme

26

3

1P (+2P+3P)

11

5

B

Femme

32

5

2P

20

11

C

Homme

51

25

1P

17

8

D

Femme

35

14

1P (+2P)

12

7

E

Femme

39

17

1P (+2P+3P)

8

4

Plan de recherche

9Chacun des cinq enseignants a accepté de participer à un dispositif de recueil de données (s’étalant de fin avril à début juin 2007) présenté dans la figure 1 sur une ligne du temps.

Figure 1 : Plan de recherche représenté sur une ligne du temps

Figure 1 : Plan de recherche représenté sur une ligne du temps

Questionnaire papier-crayon

  • 2 L’item type soumis aux enseignants était présenté comme suit : Selon vous, sur une échelle relative (...)

10Inspiré de l’étude de Hofer (1981), le questionnaire demandait à chaque enseignant de positionner ses différents élèves sur des échelles de Lickert à sept modalités relatives aux variables suivantes : attitude face à la lecture, attention et ­concentration durant les activités de lecture, intérêt manifesté durant les activités de ­lecture, ­application durant les activités de lecture, conscience de l’intérêt de réaliser les activités de lecture, comportement de l’élève en classe, obéissance suite aux interventions de l’enseignant (voir la première colonne du tableau 3)2. Chaque enseignant était ensuite invité à estimer, par une note allant de 0 (mauvais) à 10 (bon), le niveau de lecture de chacun de leurs élèves. Il est important de signaler que le niveau en lecture est un niveau perçu par l’enseignant. Notons aussi que, dans notre recherche, ces jugements a priori des élèves par les enseignants représentent la catégorie du répertoire cognitif renvoyant aux élèves (croyances et connaissances a priori concernant les élèves et leurs valeurs scolaires).

Observation filmée en classe

11Chaque enseignant était ensuite observé et filmé durant deux séances de lecture/écriture. Une caméra au fond de la classe suivait les mouvements de l’enseignant et des élèves avec qui il interagissait. Simultanément à ce suivi par caméra, un listing des protagonistes de l’interaction était effectué afin que chaque intervenant puisse être identifié au moment du codage. Toutes les leçons ont fait l’objet d’une retranscription complète et d’un codage sur lequel nous reviendrons plus loin.

Entretien de rappel stimulé

  • 3 Notons que dans nos interviews, les enseignants amalgament ces deux paramètres, c’est pourquoi nous (...)

12Chaque observation était suivie par un entretien semi directif portant sur l’interaction avec les élèves. Ces rappels stimulés consistaient à présenter le film de l’interaction à l’enseignant ; celui-ci commentait son visionnement et répondait à une série de questions. Celles-ci ciblaient les éléments sur lesquels les enseignants fondent leurs décisions. Cette procédure permet de relever les facteurs que les enseignants déclarent prendre en compte pour enseigner et d’estimer dans quelle mesure ces facteurs renvoient aux élèves. Lorsque l’enseignant mentionnait les élèves, et uniquement à ce moment-là, le chercheur invitait l’enseignant à approfondir son explication afin de déceler si les indices pris en compte renvoyaient à la participation et à la compréhension3. Dans la mesure du possible, cet approfondissement allait jusqu’à l’identification d’élèves spécifiques de la classe comme ayant ou non compris ou comme étant ou non attentifs. Notons que, dans notre recherche, les informations relevées par rappel stimulé renvoient aux perceptions situationnelles que nous avons mentionnées plus haut. Chaque interview de rappel stimulé a été transcrite en intégralité.

Traitement des données

13Comme on a pu le voir dans la figure 1, nous disposons de trois types de données pour chacun des 68 élèves de notre échantillon. Les sous-sections qui suivent expliquent les traitements que nous avons réservés à ces trois types de données.

Données d’échelle issues des questionnaires papier-crayon

  • 4 Les qualités psychométriques de notre échelle sont fortes : alpha de Cronbach d’une valeur de 0,93 (...)

14Comme mentionné ci-dessus, nous disposons, pour chaque élève d’une information allant de 1 à 7 concernant différentes variables renvoyant à la ­compréhension, la participation et au niveau de lecture tel que perçu par l’enseignant, d’une manière globale (contrairement aux données explicitées dans le point c, ci-dessous, où il s’agit de la perception spécifique de la participation/compréhension durant la leçon rappel stimulée). Ces données donneront lieu à une première typologie concernant les jugements de la valeur scolaire des élèves.4

Données issues des observations en classe

  • 5 Les comportements adressés à l’ensemble de la classe n’ont pas été retenus.

15Pour chaque observation, nous avons comptabilisé le nombre de fois que l’enseignant sollicitait chaque élève et lui donnait un feedback, en différenciant la nature de ces derniers (négatif, positif, amélioration ou développement). Nous avons aussi compté le nombre d’aides et de contrôles obtenus par chaque élève, ainsi que le nombre de fois qu’il intervenait en classe de manière spontanée ou induite ou qu’il améliorait ou développait ses interventions initiales. Pour permettre des comparaisons concernant l’interaction en classe, nous avons d’abord globalisé les deux observations et, ensuite, nous avons divisé, pour chaque élève, le nombre de chaque type de comportement par le nombre total de comportements individualisés du même type émis par l’enseignant5. Nous avons enfin multiplié ce quotient par 100 pour obtenir des pourcentages permettant une comparaison plus aisée entre les élèves et les enseignants et pour disposer d’une base commune afin de composer une typologie à partir d’un continuum de mesure identique (voir plus loin).

Données issues des entretiens de rappel stimulé

  • 6 Notons que cette communication sur la grille utilisée pour analyser le contenu des entretiens de ra (...)

16Nous avons également appliqué une analyse de contenu sur ces données. Nous avons classé, pour chaque entretien, les extraits des interventions de l’enseignant et de chacun des élèves dans les différentes entrées d’une grille présentée en détail dans Wanlin (2008)6. En résumé, cette grille permet notamment de consigner les indices auxquels les enseignants disent avoir recouru pour prendre leurs décisions. Dans notre cas, ces décisions consistent pour l’essentiel à mettre en œuvre les aspects pédagogiques de la planification et à gérer les transitions entre les activités. Initialement composée de trois catégories, nous ne conservons pour les besoins de ce texte que la catégorie des indices renvoyant aux élèves. Il s’agit d’éléments tels que, la compréhension des élèves ou leur participation (« J’ai continué même si je sens que le niveau de concentration a baissé » ; « J’ai avancé même si certains n’ont pas compris, je m’en occuperai plus tard, pendant les exercices, je les prendrai à part »). Rappelons que lorsque l’enseignant mentionnait un élément de cette nature, et uniquement à ce moment-là, nous tentions d’approfondir son propos afin d’identifier les élèves particuliers auxquels ils pensaient. Ceci nous permet d’obtenir, pour chaque élève, le nombre de fois qu’il est cité parmi les élèves n’ayant pas compris ou pas bien participé alors que l’enseignant a décidé de poursuivre malgré tout le plan. Nous pourrons ainsi comparer cette fréquence ­d’incompréhension ou d’inattention perçue entre les deux typologies que nous aurons effectuées à partir des données issues des questionnaires papier-crayon de jugement (point a) et des comportement observés en classe (point b).

Résultats

Comment les enseignants jugent-ils leurs élèves ?

  • 7 Notre procédure de clustering a été réalisée en plusieurs étapes. La première étape consistait à ap (...)

17Pour composer des profils d’élèves à partir des jugements émis par les enseignants à leur encontre, nous avons utilisé une analyse de clusters agglomérative (algorithme de Ward)7. La comparaison des moyennes des clusters relatives aux différentes variables est possible à partir du tableau 2.

18L’analyse par clusters met en évidence deux profils d’élèves distincts : les élèves, bons lecteurs, perçus favorablement par l’enseignant (J1) et ceux, faibles lecteurs, qui sont moins favorablement perçus (J2). Le premier profil comporte 48 élèves sur 68 et le deuxième 20.

Tableau 2 : Différences de moyenne (analyse de variance) des profils d’élèves réalisés à partir des données de jugements a priori : moyennes (et écarts-types)

Variables

Profil J1

(n = 48)

Profil J2

(n = 20)

F1/66

Sig.

Attitude face à la lecture

6.27

3.20

96.897

.000

(0.89)

(1.67)

Attention et concentration durant les activités de lecture

5.96

2.75

117.441

.000

(0.94)

(1.44)

Intérêt manifesté durant les activités de lecture

6.29

3.15

81.772

.000

(1.09)

(1.72)

Application durant les activités de lecture

6.27

2.85

165.133

.000

(0.79)

(1.39)

Conscience de l’intérêt de réaliser les activités de lecture

6.65

3.15

205.063

.000

(0.60)

(1.42)

Comportement de l’élève en classe

5.79

4.10

19.085

.000

(1.37)

(1.65)

Obéissance aux interventions de l’enseignant

6.17

4.25

34.087

.000

(0.86)

(1.86)

Niveau en lecture (sur 10) estimé par l’enseignant

8.33

4.70

52.372

.000

(1.31)

(2.85)

Quels profils de traitement différentiel sont décelables lors de l’interaction en classe ?

  • 8 Nous avons utilisé la même procédure que celle utilisé pour le clustering à partir des jugements (v (...)

19L’analyse par clusters appliquée sur les données issues des observations filmées permet de dégager trois profils d’élèves (tableau 3)8.

20Les élèves du profil C1 sont souvent sollicités et interviennent beaucoup que ce soit de manière spontanée ou non. Ils obtiennent beaucoup de feedbacks de la part des enseignants. La fréquence des feedbacks positifs et négatifs que les enseignants leur donnent est équilibrée. Les enseignants leur demandent souvent de corriger ou d’aller au-delà de leurs interventions initiales. Ces élèves reçoivent fréquemment de l’aide et des indices de la part des enseignants qui contrôlent souvent leur implication dans les activités. Bref, les élèves du type C1 sont fréquemment au centre des épisodes interactifs.

21La fréquence des sollicitations et des interventions des élèves du profil C2 est moyenne. Les enseignants leur adressent des feedbacks positifs et négatifs à une fréquence moyenne. Ces élèves sont souvent invités à aller au-delà de leurs interventions initiales ; il ne leur est pas souvent demandé de les corriger. Les enseignants leur donnent autant d’aides et d’indices qu’aux élèves du profil C1 pour qu’ils dépassent leurs interventions initiales. Les enseignants contrôlent peu l’implication de ces élèves dans les activités.

22Les élèves du profil C3, dont les enseignants contrôlent un peu plus fréquemment le comportement et l’implication dans les activités, sont peu sollicités comparativement aux élèves des autres profils. Ils interviennent moins que leurs camarades. Ils font également l’objet d’un nombre moindre de feedbacks et d’aides. En somme, les élève de type C3 sont moins au centre des épisodes interactifs que les élèves C1 ; les élèves du profil C2 font l’objet d’un traitement oscillant entre les deux autres profils comportementaux.

23Tout ceci montre que la qualité et la quantité des épisodes interactifs ne sont pas équivalentes pour tous les élèves (ceci étant d’autant plus vrai si l’on contraste les élèves des profils C1 et C3). Il s’agit à présent d’examiner dans quelle mesure les traitements interactifs diffèrent selon la valeur que les enseignants attribuent aux élèves.

Tableau 3 : Différences de moyennes (analyse de variance) des profils d’élèves réalisés à partir des comportements interactifs : moyennes (et écarts-types)

  • 9 Pour composer ces contrastes, nous avons utilisé les corrections post hoc nécessaires à la diminuti (...)

Conduites interactives

Profil C1

(n = 19)

Profil C2

(n = 28)

Profil C3

(n = 21)

F2/65

Sig.

Contrastes

post hoc9

Sollicitations

11,61

4,25

7,28

2,53

3,60

2,05

35,661

.000

C1 ≠ C2 ≠ C3

Interventions induites

11,85

4,07

7,41

2,22

3,21

1,68

49,494

.000

C1 ≠ C2 ≠ C3

Interventions spontanées

11,96

11,28

6,63

4,47

4,14

2,96

6,869

.002

C1 ≠ C2 = C3

Interventions d’amélioration

15,71

5,06

5,81

2,99

1,85

2,34

81,126

.000

C1 ≠ C2 ≠ C3

Interventions de développement

8,13

6,75

12,16

11,30

0,24

0,77

13,058

.000

C1 = C2 ≠ C3

Feedbacks positifs

11,24

4,65

7,34

2,64

3,86

2,48

25,221

.000

C1 ≠ C2 ≠ C3

Feedbacks négatifs

13,78

9,59

6,38

4,48

2,83

2,33

17,508

.000

C1 ≠ C2 = C3

Feedbacks d’amélioration

14,78

4,67

5,95

2,97

2,50

2,59

67,788

.000

C1 ≠ C2 ≠ C3

Feedbacks de développement

10,09

6,09

9,95

10,67

1,41

2,85

8,932

.000

C1 = C2 ≠ C3

Aides, indices et organisation (contenu)

9,77

5,10

8,20

5,27

4,05

1,89

9,050

.000

C1 = C2 ≠ C3

Contrôles de l’attention et de la discipline (comportement)

12,01

9.04

4,91

5,45

6,38

10,62

4,296

.018

C1 ≠ C2 = C3

Observe-t-on des différences de traitement interactif selon les jugements des enseignants ?

24Disposant de deux typologies, nous pouvons examiner leurs relations, supposant que les jugements permettent de prédire le clustering obtenus en considérant la quantité et la qualité des comportements observés durant l’interaction. L’objectif est donc d’analyser dans quelle mesure les clusters réalisés à partir des comportements interactifs dépendent des clusters générés au départ des jugements. Le tableau 4 permet de montrer comment les élèves composant le cluster J1 et, respectivement, J2 se répartissent entre les clusters C1, C2 et C3.

  • 10 Notons que les différences en fonction du sexe des élèves sont également non significatives et ce, (...)

25Le calcul du chi-carré indique que la répartition des élèves dans les clusters C1, C2 et C3 ne varie pas en fonction de l’appartenance aux clusters J1 et J2 (χ22 = 0,195 : p = 0,907). Dans nos observations, les profils de comportements interactifs ne dépendent pas des connaissances ou jugements préalables des élèves par les ­enseignants.10

Tableau 4 : Répartition des élèves appartenant aux clusters J1 et J2 dans les clusters C1, C2 et C3

Cluster C1

Cluster C2

Cluster C3

Total

Cluster J1

14

19

15

48

Cluster J2

5

9

6

20

Total

19

28

21

68

Les perceptions situationnelles de l’enseignant diffèrent-elles selon les traitements interactifs ou les jugements a priori ?

  • 11 À nouveau, la différence de citations parmi les élèves ayant été inattentif ou n’ayant pas forcémen (...)

26À partir des déclarations des enseignants lors des rappels stimulés, nous avons calculé la fréquence de citation de chaque élève parmi ceux qui éprouvent des difficultés lors des activités d’enseignement. Le tableau 5 permet d’examiner dans quelle mesure ce paramètre diffère selon les profils identifiés dans ce qui précède (points 4.1. et 4.2.)11.

Tableau 5 : Fréquence de citation des types d’élèves comme ayant éprouvé des difficultés : moyennes, écarts-types et tests statistiques

  • 12 Pour composer ces contrastes, nous avons à nouveau utilisé les quatre tests post hoc complémentaire (...)

Profils

Effectifs (n)

Moyenne

Ecart-type

F

Sig.

Contrastes

post hoc12

Jugements J1

J2

48

20

1,69

6,15

3,46

6,2

14,198

(1/66)

.000

/

Comportement C1 interactif C2

C3

19

28

21

5,74

2,21

1,57

7,35

3,52

1,96

4,749

(2/65)

.012

C1 ≠ C2 = C3

27Ainsi, il apparaît que les élèves du profil J2 (moins favorablement perçus) sont plus fréquemment cités parmi les élèves en difficulté de compréhension ou en déficit de participation que ne le sont les élèves du profil J1. Il apparaît également que les élèves avec qui l’enseignant interagit le plus (C1) sont plus fréquemment jugés comme ayant été inattentifs ou n’ayant pas compris que les élèves appartenant aux autres clusters (C2 et C3).

Discussion et conclusions

28L’analyse des données recueillies au cours de cette recherche permet de distinguer des profils différents au sein de notre échantillon d’élèves. D’une part, il apparaît que les enseignants distinguent, dans leurs jugements (relevés par un questionnaire) les bons lecteurs favorablement perçus et les lecteurs en difficulté, moins favorablement perçus. D’autre part, l’analyse des interactions maître-élèves permet quant à elle de différencier trois profils allant des élèves fréquemment au centre de l’interaction à ceux qui en sont plutôt absents. Ceci suggère qu’il existe des traitements différenciés des élèves d’une même classe par les enseignants. Cependant, nous n’observons pas de liens nets entre les comportements interactifs des enseignants à l’égard des différents élèves et leurs jugements ; ceci laisserait supposer que la quantité et la qualité des épisodes interactifs n’est pas fonction des jugements a priori. Ceci va à l’encontre de notre hypothèse de départ.

29Par ailleurs, nous avons pu établir que les perceptions en situation des difficultés de compréhension ou d’attention des élèves par les enseignants sont, elles, en relation aussi bien avec les jugements des enseignants qu’avec leurs comportements interactifs. Précisément, il apparaît que les élèves jugés défavorablement et les élèves qui sont le plus au centre de l’interaction sont aussi ceux que les enseignants mentionnent le plus souvent comme ayant présenté des problèmes de compréhension ou de participation.

30Ces constats nous incitent à penser que, même si le lien entre comportement interactif et connaissance ou jugement des élèves de la part de l’enseignant sont peu liés, l’identification des déficits d’attention et de compréhension durant l’enseignement concordent avec les jugements a priori des enseignants et influent – supposons-nous – sur leurs comportement ineractifs. Ceci permet également de supposer que les connaissances des enseignants concernant leurs élèves médiatisent leurs perceptions en situation des difficultés des élèves, celles-ci déterminant le traitement différencié que mobilise l’enseignant à l’égard de ceux-ci. Cette façon de rendre compte de nos observations va dans le sens de la littérature de recherche pour qui les connaissances préalables servent de filtre pour l’analyse des situations vécues. Ce processus pourrait être modélisé comme suit.

Figure 2 : Lien entre connaissances des enseignants sur les élèves et les comportements interactifs médiatisées par les perceptions situationnelles des enseignants (modèle prédictif hypothétique)

Figure 2 : Lien entre connaissances des enseignants sur les élèves et les comportements interactifs médiatisées par les perceptions situationnelles des enseignants (modèle prédictif hypothétique)

31Ces observations sont intéressantes pour la recherche en sciences de l’éducation à plusieurs points de vue. D’abord, elles permettent de nuancer les recherches précédentes qui ont montré que les comportements interactifs dépendent des jugements que les enseignants portent sur leurs élèves. Nos analyses indiquent que le mode opératoire des enseignants est plus complexe. Ceux-ci gèrent la mutidimensionnalité de la classe et l’hétérogénéité des élèves d’une manière plus positive que ce n’est dépeint dans nombre de publications. Ainsi, les élèves moins favorablement estimés seraient identifiés comme pouvant rencontrer des problèmes d’attention et de compréhension et seraient davantage stimulés lors de l’interaction en classe.

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Bibliographie

Alexandersson, M. (1994). Focusing teacher consciousness: what do teachers direct their consciousness towrds during their teaching. In I. Carlgren, G. Handal, & S. Vaage (Éd.), Teachers’ minds and actions: research on teachers’ thinking and practice (p. 139-149). London: Falmer Press.

Borko, H., & Putnam, R. T. (1996). Learning to teach. In D. L. Berliner & R. C. Calfee (Éd.), Handbook of educational psychology (p. 673-708). New York: MacMillan.

Borko, H., & Shavelson, R. J. (1990). Teacher decision making. In B. F. Jones & L. Idol (Éd.), Dimensions of thinking and cognitive instruction (p. 311-346). New Jersey: Erlbaum.

Bourque, J., Poulin, N., & Cleaver, A. F. (2006). Evaluation de l’utilisation et de la présentation des résultats d’analyses factorielles et d’analyses en composantes principales en éducation. Revue des Sciences de l’Education, 32(2), 325-344.

Burley, W. W., Hall, B. W., & Villeme, M. G. (1989). Attributions that experienced teachers hold to account for students’ academic success and failure and the relationship to teaching level and teacher feedback practices. Annual Meeting of the American Educational Research Association. San Francisco.

Calderhead, J. (1996). Teachers: Beliefs and knowledge. In D. L. Berliner & R. C. Calfee (Éd.), Handbook of educational psychology (p. 673-708). New York: MacMillan.

Calderhead, J. (2003). Planning and thinking in junior high school writing lessons: an exploratory study. In M. Kompf & P. M. Denicolo (Éd.), Teacher Thinking twenty years on: Revisiting persisting problems and advances in education (p. 53-60). The Netherlands, Lisse: Swets & Zeitlinger B.V.

Clark, C. M., & Peterson, P. L. (1986). Teachers’ thought processes. In M. C. Wittrock (Éd.), Handbook of research on teaching (3e éd., p. 255-296). New York: Mac Millan.

Clark, C. M., & Yinger, R. J. (1978). Research on teacher thinking ( No. n° 12). Research Series. East Lansing: Michigan State University, Institute for Research on Teaching.

Clark, C. M., & Yinger, R. J. (1979). Teachers’ thinking. In P. L. Peterson & H. J. Walberg (Éd.), Reasearch on teaching. Concepts, findings and implications (p. 231-263). California: McCutchan Publishing Corporation.

Crahay, M., Wanlin, P., Issaieva, E., & Laduron, I. (2010). Fonctions, structuration et évolution des croyances (et connaissances) des enseignants. Revue Française de Pédagogie, 172, 85-129.

Dahllöf, U. S., & Lundgren, U. P. (1970). Macro- and micro- approaches combined for curriculum process analysis: a Swedish educational field project ( No. n° 10). Reports from the Institute of Education. Göteborg: University of Göteborg.

Hofer, M. (1981). Schülergruppierungen in Urteil und Verhalten des Lehrers. In M. Hofer (Éd.), Informationsverarbeitung und Entscheidungsverhalten von Lehrern (p. 192-221). München: Urban & Schwarzenberg.

Hoge, R. D., & Coladarci, T. (1989). Teacher-baser judgements of academic achievement: a review of literature. Review of Educational Research, 59(3), 297-313.

Höstermann, T., Krolak-Schwerdt, S., & Fischbach, A. (2010). Die kognitive Repräsentation von Schülertypen bei angehenden Lehrkräften - Eine typologische Analyse. Revue Suisse des Sciences de l’Education, 32(1), 143-158.

Howell, D. C. (1998). Méthodes statistiques en sciences humaines. Bruxelles: De Boeck.

Kagan, D. M., & Tippins, D. J. (1991). How student teachers describe their pupils. Teaching and Teacher Education, 7(5/6), 455-466.

Kleven, T. A. (1991). Interactive teacher decision-making – still a basic skill? Scandinavian Journal of Educational Research, 35, 287-294.

Leinhardt, G., & Greeno, J. G. (1986). The cognitive skill of teaching. Journal of Educational Psychology, 78, 75-95.

Lissmann, U. (2005). Analysing teachers’ thoughts prior to student assessment. In P. M. Denicolo & M. Kompf (Éd.), Teacher thinking and professionnal action (p. 139-152). London: Routledge.

Lundgren, U. P. (1977). Model Analysis of Pedagogical Processes. Lund: Liber Publishing Company.

Mahnaz, M. (1994). An experienced teachers’ model of thinking and teaching: An ethnographic study on teacher cognition. Annual Meeting of the American Educational Research Association. New Orleans, LA.

Marland, P. (1993). Teachers’ knowledge of students: a significant domain of practical knowledge? Consulté de http://www.aare.edu.au/93pap/marlp93147.txt

Mayer, D., & Marland, P. (1997). Teachers’ knowledge of students: a significant domain of practical knowledge? Asia-Pacific Journal of Teacher Education, 25(1), 17-34.

Milligan, G. W. (1980). An examination of procedures for determining the number of clusters in a data set. Psychometrika, 45(3), 325-342.

Milligan, G. W. (1996). Clustering validation: results and implication for applied analysis. In P. Arabie, L. J. Hubert, & G. De Soete (Éd.), Clustering and classification (p. 341-376). River Edge, NJ: World Scientific.

Sardo-Brown, D. (1990). Experienced teachers’ planning practices: a US survey. Journal of Education for Teaching, 16(1), 57-71.

Shavelson, R. J., & Stern, P. (1981). Research on teachers’ pedagogical thoughts, judgments, decisions, and behavior. Review of Educational Research, 51(4), 455-498.

Tillema, H. (2003). Categories in teacher planning. In M. Kompf & P. M. Denicolo (Éd.), Teacher Thinking twenty years on: Revisiting persisting problems and advances in education (p. 61-69). The Netherlands, Lisse: Swets & Zeitlinger B.V.

Turner, J. C., Christensen, A., & Meyer, D. K. (2009). Teachers’ beliefs about student learning and motivation. In L. J. Saha & A. G. Dworkin (Éd.), International Handbook of Research on Teachers and Teaching, Springer International Handbooks of Education (Vol. 21, p. 361-371). USA : Springer.

Wanlin, P. (2009). La pensée des enseignants lors de la planification de leur enseignement. Revue Française de Pédagogie, 166, 89-128.

Wanlin, P., & Crahay, M. (en préparation). La pensée des enseignants pendant l’interaction en classe. Education et Didactique.

Woolfolk Hoy, A., Davis, H., & Pape, S. (2006). Teachers’ knowledge and beliefs. In P. A. Alexander & P. H. Winne (Éd.), Handbook of educational psychology (2e éd., p. 715-737). Mahwah, NJ : Lawrence Erlbaum.

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Notes

1 Les enseignants ont tendance à généraliser leurs jugements en matière de compétences scolaires et disciplinaires des élèves sur les compétences dans d’autres domaines (Woolfolk Hoy et al., 2006). Plus particulièrement, les jugements des enseignants en matière de comportement des élèves en classe sont souvent biaisés par leurs jugements concernant les compétences intellectuelles qu’ils attribuent à leurs apprenants (Woolfolk Hoy et al., 2006). Ces deux domaines de compétences sont probablement amalgamés dans les processus de prise de décision des enseignants.

2 L’item type soumis aux enseignants était présenté comme suit : Selon vous, sur une échelle relative à nom de la variable, allant de 1 (variable exprimée négativement) à 7 (variable exprimée positivement), quelle position attribueriez-vous à chacun de vos élèves ?

3 Notons que dans nos interviews, les enseignants amalgament ces deux paramètres, c’est pourquoi nous les traitons de manière combinée ; ceci est conforme aux constats du Teacher Thinking (Woolfolk Hoy et al., 2006).

4 Les qualités psychométriques de notre échelle sont fortes : alpha de Cronbach d’une valeur de 0,93 et 83 % de variance totale expliquée. L’analyse factorielle en composantes principales aboutit à deux facteurs (valeur scolaire et valeur comportementale) expliquant respectivement 59 % et 24 % de variance. Toutefois, nous n’exploiterons pas les scores factoriels dans la suite de ce texte car, bien que le test K-M-O conclue à un bon ajustement, les résultats au test de Barlett invitent à l’utilisation prudente de ces paramètres (Bourque, Poulin, & Cleaver, 2006).

5 Les comportements adressés à l’ensemble de la classe n’ont pas été retenus.

6 Notons que cette communication sur la grille utilisée pour analyser le contenu des entretiens de rappel stimulé est facilement accessible sur l’Internet. Elle peut être complétée par des revues de littérature portant sur la pensée des enseignants lors de la planification et de l’interaction en classe (Wanlin, 2009 ; Wanlin & Crahay, soumis).

7 Notre procédure de clustering a été réalisée en plusieurs étapes. La première étape consistait à appliquer un algorithme de Ward et de choisir le nombre de groupes à partir notamment du dendrogramme (si les étapes suivantes démontrent la pertinence de groupement, ce sont ces profils initiaux qui sont utilisés pour les analyses). La deuxième étape consistait à appliquer d’autres algorithmes agglomératifs de regroupement afin de vérifier si les variables renferment une structure groupale sous-jacente (Höstermann, Krolak-Schwerdt, & Fischbach, 2010 ; Milligan, 1980, 1996). Cette étape permet de décider s’il est pertinent de recourir à une analyse par clusters. Nos données nous permettent de répondre positivement à cette question vu que les taux de recouvrement varient entre 85 et 91 % en utilisant trois algorithmes différents. La troisième étape consiste à vérifier si le nombre de groupe retenu est pertinent et si la structure groupale sous-jacente se retrouve également lorsque l’on utilise la méthode des nuées dynamiques, une analyse de classification en partition. Le recouvrement entre cette méthode et le clustering initial est parfait (100 % ; χ21 = 68 ; p < .000). Enfin, la quatrième étape consiste à vérifier la robustesse de la classification initiale (Ward) via une régression logistique binaire ou multinomiale (100 % ; χ28 = 82,39 ; p<.001). Nos données nous permettent donc d’estimer que nos choix de méthode et de nombre de groupes retenus sont pertinents pour ce qui est des profils issus des jugements a priori.

8 Nous avons utilisé la même procédure que celle utilisé pour le clustering à partir des jugements (voir note précédente). Très brièvement, avec des recouvrements variant entre 65 et 100 % à toutes les étapes, les 100 % étant atteints par la régression logistique multinomiale (χ222 = 147,49 ; p < .001), on peut considérer que le regroupement des élèves en trois ensembles à partir des variables issues de l’interaction est pertinent.

9 Pour composer ces contrastes, nous avons utilisé les corrections post hoc nécessaires à la diminution des erreurs alpha consistant à rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle pourrait être maintenue. Vu qu’il s’agit d’une comparaison a posteriori, nous avons utilisé les quatre tests complémentaires suivants : Scheffé, Tukey, Student-Newman-Keuls et Intervalle de Ryan-Einot-Gabriel (voir Howell, 1998). Tous ces tests aboutissent aux mêmes résultats statistiquement significatifs que nous représentons, dans la dernière colonne de ce tableau, par des inégalités (ou des égalités mises en gras lorsque la différence n’est pas statistiquement significative).

10 Notons que les différences en fonction du sexe des élèves sont également non significatives et ce, qu’il s’agisse de l’appartenance aux profils de jugement (χ21 = 0,141 ; p = .707) ou de comportement (χ22 = 0,423 ; p = .809).

11 À nouveau, la différence de citations parmi les élèves ayant été inattentif ou n’ayant pas forcément compris en fonction du sexe des élèves est statistiquement non significative (F1/66 = 1,097 ; p = .299).

12 Pour composer ces contrastes, nous avons à nouveau utilisé les quatre tests post hoc complémentaires susmentionnés. Tous ces tests aboutissent aux mêmes résultats statistiquement significatifs que nous représentons par des inégalités ou des égalités dans la dernière colonne de ce tableau (selon le même principe que précédemment). À noter que les contrastes a posteriori ne sont pas composés lorsque l’on compare deux éléments comme c’est le cas pour les jugements émis par les enseignants concernant la valeur des élèves.

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Table des illustrations

Titre Figure 1 : Plan de recherche représenté sur une ligne du temps
URL http://journals.openedition.org/dse/docannexe/image/1087/img-1.png
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Titre Figure 2 : Lien entre connaissances des enseignants sur les élèves et les comportements interactifs médiatisées par les perceptions situationnelles des enseignants (modèle prédictif hypothétique)
URL http://journals.openedition.org/dse/docannexe/image/1087/img-2.png
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Pour citer cet article

Référence papier

Philippe Wanlin et Marcel Crahay, « Les enseignants utilisent-ils leurs connaissances ou perceptions des élèves lorsqu’ils donnent cours ? »Les dossiers des sciences de l’éducation, 26 | 2011, 51-64.

Référence électronique

Philippe Wanlin et Marcel Crahay, « Les enseignants utilisent-ils leurs connaissances ou perceptions des élèves lorsqu’ils donnent cours ? »Les dossiers des sciences de l’éducation [En ligne], 26 | 2011, mis en ligne le 01 octobre 2011, consulté le 29 mars 2024. URL : http://journals.openedition.org/dse/1087 ; DOI : https://doi.org/10.4000/dse.1087

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Auteurs

Philippe Wanlin

Chargé d’enseignement en Sciences de l’Education à l’Institut universitaire de formation des enseignants de l’Université de Genève.
Philippe.Wanlin@unige.ch

Marcel Crahay

Professeur ordinaire en Sciences de l’Education à la Faculté de Psychologie et des Sciences de l’Éducation de l’Université de Genève et membre de la Faculté de Psychologie et des Sciences de l’Education de l’université de Liège.
Marcel.Crahay@unige.ch

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Droits d’auteur

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