Introduction
Le 21e siècle se présente comme l’ère numérique où nous avançons vers un monde fortement numérisé avec des technologies de l’information et de la communication (TIC) qui ont véritablement bouleversé l’éducation et des conséquences comme la modification des modes de pensée ainsi que l’enrichissement des modèles existants dans ce domaine. En mettant l’accent sur l’apprentissage autodirigé, indépendant, flexible et interactif, ces modèles suggèrent de nouvelles méthodes d’apprentissage dans lesquelles l’apprenant joue un rôle actif (Faraj Allahi & Zarif Sanayei, 2009). Ainsi, nous sommes passés d’une approche centrée sur le contenu à celle basée sur les compétences, et d’un enseignement organisé autour de l’enseignant à celui centré sur l’élève (Hayrinen-Alestalo & Peltola, 2006 ; Attaran, 2007).
Grâce aux avantages portés par la technologie à l’éducation, les gouvernements et les responsables ont essayé de l’intégrer dans leurs dispositifs d’enseignement en numérisant petit à petit leur système éducatif. Cependant, l’avènement de la pandémie de COVID-19 a joué un rôle de catalyseur (Strielkowski, 2020) : les enseignants ont dû faire face rapidement et efficacement à des défis majeurs. L’apprentissage en ligne est soudainement devenu le principal moyen d’enseignement et d’apprentissage alors que pour bien que l’apprentissage en ligne soit une pratique courante dans certains établissements, pour la majorité des professionnels de l’éducation, ce type d’enseignement était quelque chose de complètement nouveau et peu familier. Bien qu’il soit indéniable que les applications TICE sont des outils puissants dans le développement de l’apprentissage en ligne, l’adoption soudaine de ces services en ligne pendant la pandémie a eu des effets négatifs sur la vie des étudiants et en a démotivé beaucoup (Tan, 2020).
En Iran, l’âge de l’enseignement en ligne atteignait difficilement 13 ans à l’époque de l’apparition de la pandémie. À la même époque, les professeurs de langues iraniens montraient un faible niveau de connaissances en informatique, un manque de connaissances méthodologiques dans l’apprentissage des langues médiatisé par ordinateur, aucune utilisation de la technologie dans la production du matériel et aucune mobilisation d’outils numériques dans leur enseignement (Dashtestani, 2012).
En outre, il existait des obstacles tels qu’un Internet lent, une infrastructure inadéquate et des problèmes techniques dans le système d’information et de communication du réseau éducatif (Atai & Dashtestani, 2013). Avec l’apparition du COVID-19, les professeurs de langues en Iran ont été précipités dans l’enseignement en ligne avec la mobilisation d’échanges synchrones via des plateformes telles qu’Adobe-Connect et Skyroom couplées avec des applications comme WhatsApp et Telegram en mode asynchrone. Dans de tels environnements, l’adaptation des sources aux exigences de l’enseignement en ligne a imposé une lourde charge pour les enseignants (Atai & Dashtestani, 2013). Ainsi, les enseignants de langue se sont retrouvés à avoir à assurer des cours en ligne sans avoir assez d’informations sur les outils tels que LearningApps, Thinglink et beaucoup d’autres. En Iran, Khatoony et Nezhadmehr (2020) ont utilisé des questionnaires et des entretiens pour enquêter sur l’évaluation de l’efficacité des classes en ligne dans les instituts de langues pendant la pandémie de COVID-19 en demandant l’avis des professeurs d’anglais langue étrangère et ils ont observé des problèmes tels que la démotivation des apprenants, le matériel insuffisant et le financement limité.
Cependant, à l’époque, travailler en ligne n’était pas inintéressant car c’était le seul moyen de poursuivre l’action éducative et ces cours étaient bénéfiques car ils réduisaient considérablement le temps perdu avant et après les cours, réduisaient l’anxiété des étudiants (Xiangming & al., 2020) et augmentaient l’autonomie (Farivar & Rahimi, 2015). L’inconvénient majeur restait que les cours en ligne n’avaient généralement pas d’impact significatif sur la motivation des participants (Cai & Zhu, 2012) et rester chez était ennuyeux pour les apprenants (Irawan & al., 2020). Ainsi, Nambiar (2020) rapporte que pendant la pandémie de COVID-19, de nombreux étudiants ont indiqué qu’être à la maison rendait les cours en ligne pénibles pour eux car ils étaient incapables de gérer à la fois le travail domestique et le travail universitaire. Ils ont aussi jugé les cours en ligne moins vivants et beaucoup d’entre eux ont ressenti un manque de motivation et d’intérêt pour assister à ces cours. Dans l’étude de Dutta et Smita (2020), les participants ont répondu qu’ils ne ressentaient aucune motivation pour étudier à la maison. Ils étaient également engagés dans diverses activités non académiques telles que faire la cuisine et regarder des films.
Généralement, ces études ont montré un manque de motivation chez les apprenants en langues alors qu’en éducation, la motivation est considérée comme un déterminant clé de l’apprentissage. Elle est utilisée pour expliquer l’attention et l’effort qu’un étudiant consacre aux activités particulières d’apprentissage (Eriks-Brophy & al., 2013). Elle est également considérée comme la clé de l’apprentissage d’une langue seconde (L2) et semble être le principal facteur affectant la réussite des apprenants en langues (Dörnyei, 1997). Selon la définition de Lumsden (1994), la motivation d’un apprenant de langue est le désir de celui-ci de participer au processus langagier. La motivation est si importante que Chomsky (1988) constate qu’environ 99 % de l’enseignement se focalise sur comment inciter les étudiants à s’intéresser au matériel. Il est donc essentiel de garder les apprenants motivés.
Concernant l’impact des concepts liés à la technologie sur la motivation des apprenants en langues, de nombreuses études ont été menées. Certaines d’entre elles ont étudié le rôle de la technologie en général (Stockwell, 2013 ; Hanak, 2020 ; Golonka & al., 2014 ; Ilter, 2009 ; Weinberg, 2017) ; d’autres ont considéré le rôle de l’apprentissage coopératif en ligne sur la motivation (Amina, 2020 ; Yoshida & al., 2014 ; Jeong, 2019). Certaines études portent sur le rôle de l’emploi de certaines stratégies ou techniques comme les stratégies d’apprentissage et l’auto-évaluation sur la motivation des apprenants dans les cours en ligne (Lin & al., 2017 ; Sitzmann & al., 2010) et d’autres études ont tenté de montrer l’efficacité de l’utilisation des jeux en ligne sur la motivation des apprenants (Gamlo, 2019 ; Iaremenko, 2017 ; Ebrahimzadeh & al., 2017). Concernant des recherches qui portent sur des outils en ligne précis comme ThingLink, Roslan et Sahrir (2020) ont pu montrer que cette plateforme est capable de répondre aux besoins et aux objectifs de l’éducation du 21e siècle pour l’enseignement des langues tout comme les données de Godwin-Jones (2011) et de Gunter et al. (2016).
L’objectif de notre recherche est de montrer dans le cadre d’un environnement en ligne complètement synchrone comment la mobilisation de certains outils peut ou non améliorer la motivation des apprenants. Comme nous avons pu le voir dans notre revue de la littérature, l’enseignement uniquement synchrone ne semble pas une source de motivation ; cependant, l’introduction de certains outils peut-elle susciter une mobilisation plus accrue de la part des apprenants ?
Méthodologie de recherche
Dans un premier temps, nous avons invité 48 apprenants adultes iraniens de français au niveau A2 à participer à notre étude. Pour cela, nous avons lancé un appel auprès de plusieurs instituts de langue en Iran qui offrent des cours de FLE : ceci n’était pas compliqué puisqu’actuellement, l’enseignement du FLE est très dynamique en Iran pour diverses raisons (Gashmardi & Salimikouchi, 2011). Après leur avoir fait passer le test de français TCF en ligne, nous avons sélectionné 30 apprenants qui étaient vraiment dans le niveau demandé (A2). Parmi eux, il y avait 21 femmes et 9 hommes dont la moyenne d’âge était 26 ans.
Ensuite, chaque apprenant a été assigné aléatoirement dans le groupe expérimental (n = 15) et dans le groupe témoin (n = 15). En automne 2022, chaque groupe a participé à un cours de 20 sessions qui étaient complètement en ligne et synchrone sur le logiciel Adobe Connect. Les deux enseignants travaillaient sur le manuel Édito A2 de la même manière et la seule différence était le fait que le groupe témoin devait faire les devoirs en utilisant Microsoft Word et les envoyer à l’enseignant alors que le groupe expérimental devait faire les devoirs sur les sites web de learningapps.org et thinglink.com.
Nous avons choisi d’utiliser les applications d’apprentissage LearningApps et Thinglink comme outils en ligne car ce sont des outils pour créer des tâches interactives en utilisant une variété de modèles qui pourraient être utiles pour soutenir l’apprentissage des élèves.
Pour le recueil de données, nous avons utilisé un questionnaire persan de motivation proposé par Salimi (2000) (voir annexe). Il comprend 36 questions sur une échelle de Likert en 5 points (1 = fortement en désaccord ; 5 = fortement d’accord). Il a été administré avant et après l’expérimentation aux étudiants des groupes expérimental et témoin afin d’évaluer leur motivation. La fiabilité du questionnaire a été confirmée par Salimi (2000) et elle était de 0,80.
Résultats
Dans cette recherche, nous avons employé le test t afin d’étudier l’impact de l’utilisation des outils en ligne sur la motivation des apprenants du FLE en Iran.
Dans un premier temps, nous nous sommes assurés de l’homogénéité des données en procédant au test Shapiro-Wilk pour les échantillons de moins de 30 participants (Razali & Wah, 2011).
Tableau 1. Test pour la normalité de la distribution des scores de motivation des participants
| Test Shapiro-Wilk | |||
| Statistique | df | Sig. | |
| Motivation du groupe témoin (prétest) | 0,920 | 15 | 0,085 |
| Motivation du groupe expérimental (prétest) | 0,276 | 15 | 0,101 |
| Motivation du groupe témoin (post-test) | 0,982 | 15 | 0,889 |
| Motivation du groupe expérimental (post-test) | 0,128 | 15 | 0,201 |
Comme le montre le tableau 1, puisque la valeur p obtenue par ce test était supérieure à 0,05, la distribution des données sur la motivation était normale.
Les statistiques descriptives de la motivation des apprenants dans le prétest sont indiqués dans le tableau 2.
Tableau 2. Motivation des apprenants (prétest)
| Groupes d’apprenants au prétest | N | Moyenne | Écart type |
| Motivation du groupe témoin | 15 | 72,3 | 11,89 |
| Motivation du groupe expérimental | 15 | 78,32 | 10,68 |
Afin de vérifier s’il existait une différence significative de motivation entre les deux groupes au moment du prétest, nous avons appliqué un test-t.
Tableau 3. Résultats du test t de la motivation des apprenants au prétest
| Test de Levene sur l’égalité des Variances |
Test t pour l’égalité des moyennes | |||||||||
| F | Sig. | T | ddl | Sig. (bilatéral) | Différence moyenne |
Différence écart type |
Intervalle de confiance 95 % de la différence |
|||
| Inférieure | supérieure | |||||||||
| Motivation (prétest) |
Hypothèse de variances égales |
0,47 | 0,50 | -1,69 | 31 | 0,08 | -5,91 | 3,41 | 12,82 | 0,89 |
| Hypothèse de variances inégales |
-1,69 | 30,53 | 0,08 | -5,91 | 3,41 | 12,79 | 0,89 | |||
Comme le montre le tableau 3, la valeur significative du test de Levene pour l’égalité des variances était de 0,501, ce qui implique que des variances égales ont été supposées et que les statistiques de la première ligne du tableau doivent être lues. Comme la valeur t était supérieure au niveau alpha 0.05, t (40) = -1,762, p=0,081, nous pouvons en déduire qu’il n’y avait pas de différence significative entre les scores de motivation des participants avant l’étude. Autrement dit, les participants étaient au même niveau de motivation avant le traitement.
Le même questionnaire de motivation a été utilisé pour mesurer la motivation des apprenants après le traitement. Les scores de motivation du post-test pour chaque participant ont été calculés de la manière suivante : moyenne du prétest et du post-test.
Comme illustré dans le tableau 4, les moyennes des scores de motivation au post-test des participants dans les groupes expérimental et témoin sont respectivement de 105,91 et 88,54. Il y a donc une augmentation par rapport au prétest.
Une fois de plus, un test t pour échantillons indépendants a été utilisé pour déterminer s’il y avait une différence significative entre les scores de motivation du post-test des participants dans les deux groupes ou non. Les résultats du test de Levene montrent que la valeur p de 0,401 était supérieure à 0,05 : les variances égales ont été supposées. Il existe une différence significative entre les scores de motivation des participants après l’étude entre les groupes témoin et expérimental, t (40) = -3 013, p=.003<.05 : cela confirme l’effet positif de l’utilisation des outils en ligne sur la motivation des apprenants.
Tableau 5. Résultats du test t de la motivation au post-test
| Test de Levene sur l’égalité des Variances |
Test t pour l’égalité des moyennes | |||||||||
| F | Sig. | T | ddl | Sig. (bilatéral) | Différence moyenne |
Différence écart type |
Intervalle de confiance 95 % de la différence |
|||
| inférieure | supérieure | |||||||||
| Motivation (post-test) |
Hypothèse de variances égales |
0,74 | 0,40 | -3,01 | 31 | 0,003 | -19,93 | 6,38 | -23,82 | -6,42 |
| Hypothèse de variances inégales |
-3,01 | 30,61 | 0,003 | -19,93 | 6,38 | -23,82 | -6,42 | |||
L’analyse des données recueillies à l’aide d’un questionnaire sur la motivation des étudiants avant et après le cours a montré que la motivation des apprenants avait considérablement augmenté.
Discussion
Les résultats de cette étude ont mis en évidence que par rapport au groupe témoin, la motivation du groupe expérimental a changé positivement à la fin de l’instruction en ligne. Sur la base de ces résultats, ces changements positifs peuvent être associés à l’intégration d’outils en ligne pour ce groupe.
Comme nous avons pu le recenser dans les écrits de recherches précédents, la pandémie a précipité la mise en place d’enseignement en ligne pour de nombreux enseignants iraniens qui se sont tournés vers des outils synchrones. Face à cette unidirectionnalité ambiante et le manque d’interactions personnelles, les apprenants se sont sentis démotivés. Notre recherche montre que l’ajout de deux outils favorisant l’interaction et la rétroaction rapide a permis de développer la motivation des apprenants.
Des entretiens avec les enseignants en fin de parcours ont révélé que l’enseignante du groupe d’expérimentation a d’abord eu des difficultés pour la mise en place des activités en ligne et que cette nouvelle tâche s’est avérée particulièrement chronophage. Petit à petit, elle s’y est habituée et elle a également commencé à utiliser les applications créées par d’autres enseignants ce qui lui a facilité le travail. Selon elle, même si concevoir les tests sur ces sites s’avérait plus difficile par rapport à d’autres cours, la correction et le processus de rétroactions étaient beaucoup plus faciles. L’enseignant du groupe expérimental a également déclaré que, d’après les questions qu’elle posait à chaque session sur l’expérience des apprenants concernant les outils en ligne, elle avait reçu de nombreux commentaires positifs sur leurs utilisations.
Il est vrai que notre expérimentation s’est déroulée dans un contexte post-pandémique qui permet de réfléchir plus sereinement à l’intégration des outils numériques dans l’enseignement. Si dans un premier temps les enseignants peuvent envisager d’utiliser des outils en ligne chronophages et difficiles à intégrer dans la classe, ils sembleraient qu’ils acceptent rapidement leur utilisation si ces derniers présentent des avantages. Ainsi, Ignatovitch (2021) pointent les éléments à prendre en compte qui pourraient valoriser leur intégration comme la simplicité ergonomique, les exercices prêts à l’emploi ou la possibilité d’en créer de nouveaux facilement, la possibilité d’un apprentissage intensif du vocabulaire, de la grammaire, de l’expression orale, de la compréhension de l’oral, de l’évaluation et l’accompagnement individuel du travail des élèves, en fonction de leur niveau de maitrise de la langue
Un rôle essentiel des enseignants est d’améliorer l’apprentissage des élèves grâce à un soutien motivationnel (Knoerr, 2005 ; Schuitema & al., 2016). Les enseignants peuvent accroitre la motivation des apprenants à apprendre en soutenant l’autonomie, la pertinence, l’intérêt et l’auto-efficacité des apprenants (Ferlazzo, 2015 ; Schuitema & al., 2016). Comme nous pouvons le voir grâce aux résultats de notre recherche, l’intégration de certains outils en ligne participent à l’amélioration de la motivation des apprenants et contribue de plus au développement de la littératie numérique appliquée au domaine des langues.
Alors que le manque de contact en face à face, d’engagement et de motivation peut conduire à l’insatisfaction et à une mauvaise expérience de l’apprentissage des langues en ligne, nous avons pu montrer que l’ajout de quelques outils numériques peut rapidement (20 heures) transformer l’expérience des apprenants.
Références
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