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Atelier PerScif 09.01.25 - ACT (Emilie Telle) (CC-BY-NC-SA)

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Perscif - Atelier recherche qualitative 

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Expérience optimale dans l'apprentissage des adultes : Conception et validation de l'échelle d'épanouissement dans l'éducation (EduFlow-2)

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Expérience optimale dans l'apprentissage des adultes : Conception et validation de l'échelle d'épanouissement dans l'éducation (EduFlow-2)

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ULR 4354 - CIREL - Centre Interuniversitaire de Recherche en Education de Lille, Univ. Lille, Lille, France

Laboratoire Interdisciplinaire en Neurosciences, Physiologie et Psychologie, Université Paris Nanterre, Nanterre, France

Laboratoire VCR, Equipe d'accueil Religion, Culture et Société, École de Psychologues Praticiens de L'Institut Catholique de Paris, Paris, France

APEMAC UR 4360 Université de Lorraine, Metz, France

Institut de Recherche Biomédicale des Armées (IRBA), Brétigny, France

UNI-FlowLab, University of Northern Iowa, Cedar Falls, IA, United States

KU Leuven, Itec Research Group at Campus Kulak Kortrijk, Leuven, Belgium

Centrale Lille, University of Lille, Lille, France

Quality of Life Research Center, Claremont Graduate University, Claremont, CA, United States

While the formulation of Mihaly Csikszentmihalyi's theory of flow, including the experience dimensions, has remained stable since its introduction in 1975, its dedicated measurement tools, research methodologies, and fields of application, have evolved considerably. Among these, education stands out as one of the most active. In recent years, researchers have examined flow in the context of other theoretical constructs such as motivation. The resulting work in the field of education has led to the development of a new model for understanding flow experience in education, specifically dedicated to adult learning. As a result of both a meticulous analysis of existing models and consideration of more recent developments, a new flow scale has thus been developed. The aim of this study is therefore twofold: to validate the new flow measurement scale dedicated to the educational environment, EduFlow-2, and to test a new theoretical model. Students taking a course ( N = 6,596), some on-site and others in a MOOC, participated. Several scales were administered online at the end of the participants' course during the 2017 academic year. The factor structure of EduFlow-2 was tested using Exploratory Structural Equation Modeling. Several models were tested. The model with a second-order factor best fit the data. We tested the invariance of the flow scale measure for gender and for the type of training (MOOC/on-site). We were able to show that the flow scale is invariant of the modalities of these two variables. Results revealed good psychometric qualities for the scale, making it suitable for both on-site and distance learning. The analysis also revealed significant relationships with the classic variables of motivation, self-efficacy, learning climate, and life satisfaction. Furthermore, all four dimensions of the model were found to be adequate and consistent with the underlying theoretical arguments. In the end, this new, short flow scale and the theoretical model were demonstrated to be promising for future studies in the field of education.

Introduction

In January 1999, Ken Sheldon, Barbara Frederickson, Kevin Rathunde, and Mihaly Csikszentmihalyi came together for what was called the Akumal 1 Meeting in Akumal, Mexico, and produced the Positive Psychology Manifesto, which they revised during the Akumal 2 Meeting in January 2000. In the original version of the Manifesto, the authors laid the first foundations of this emerging field: The scientific study of optimal human functioning is to discover and to promote the factors that allow individuals and communities to thrive. In the revised version of the Manifesto, ( Sheldon et al., 2000) stated that education is the first of the 6 core applications of positive psychology: "Improving child education by making greater use of intrinsic motivation, positive affect, and creativity within schools" ( Sheldon et al., 2000, p. 1). However, we argue that this intention can be extended to lifelong learning, since the 4 th core application mentioned in the Manifesto regarding working life is "Improving work satisfaction across the lifespan by helping people to find authentic involvement, experience states of flow, and make genuine contributions in their work" ( Sheldon et al., 2000, p. 1). It is therefore not surprising that the volume Applications of Flow in Human Development and Education has a particularly important place in the Collected Works of Mihaly Csikszentmihalyi ( Csikszentmihalyi, 2014a, b, c).

Mihaly Csikszentmihalyi, the Father of Flow Theory

Flow theory is one of the most significant theories of contemporary psychology. Csikszentmihalyi's pioneering work began with his examinations of creativity during his doctoral research as early as 1965 ( Csikszentmihalyi, 1996, 2014a). He expanded his inquiry to the psychological determinants of subjective experience, then later to what constitutes a good life, finally focusing on flow ( Csikszentmihalyi, 1975, 1990, 2014b). For more than a quarter of a century, his work grew in influence beyond a small community of researchers. Martin Seligman, during his term as president of the American Psychological Association (APA) (1998-2000), emphasized the importance of Csikszentmihalyi's work, notably by describing him as "the world leader in positive psychology research." In the year 2000, Csikszentmihalyi received Brain Channel's Thinker of the Year Award.

Since 1990, his book Flow: The Psychology of Optimal Experience, published in 1990, has been translated into 23 languages. Csikszentmihalyi has probably become one of the most-cited psychologists in a variety of fields, including psychology, sports, education, arts, management, video games, online learning, and many others.

Literature Review

With the aim of describing the growing interest in flow research in the new millennium, the European Flow-Researchers Network (EFRN) produced a scoping review ( Peifer et al., 2021) following the steps proposed by Arksey and O'Malley (2005). The review included 258 quantitative and qualitative empirical studies published between 2000 and 2016. This review allowed us to correlate the themes identified in the review with the potential applications identified in the Positive Psychology Manifesto ( Sheldon et al., 2000). The analysis classified "education" as the main topic, with 28.8% of the empirical studies published between 2000 and 2016 dedicated to this field of inquiry. Other topics representing at least 10% of published studies included arts/leisure (22.0%), health/psychotherapy/physiology (14.7 %), professional activities (11.6 %), physical activities/sport (11.0%). The works dedicated to education focused on pupils and education at the primary school level (8.2%), the secondary school/college level (20.4%), the continuing education level (69.4%), and teachers themselves (2.0%). Only 21.3% of education studies dealt with continuing vocational training/lifelong learning (vs. formal education, 78.7%).

Many researchers have also examined the link between flow experience and a wide range of motivational indicators: (a) engagement (e.g., Shernoff et al., 2003; Steele and Fullagar, 2009; Valenzuela and Codina, 2014; Mesurado et al., 2016), (b) goal orientation (e.g., Schüler et al., 2010; Oertig et al., 2014), (c) achievement motives (e.g., Engeser and Rheinberg, 2008; Busch et al., 2013), (d) interest (e.g., Bressler and Bodzin, 2013; Bachen et al., 2016), and (e) volition (e.g., Schattke, 2011). This is not surprising because many authors (e.g., Schüler et al., 2010; Schattke, 2011; Bassi and Delle Fave, 2012; Fulmer and Tulis, 2016) consider flow experience to represent a state of optimal motivation ( Deci and Ryan, 2008; Heutte, 2019).

Flow in education has often been studied in combination with other theories. Many studies have examined the connection between flow and intrinsic motivation ( Schüler et al., 2010; Keller et al., 2011; Valenzuela and Codina, 2014; Meyer et al., 2016). Flow is, in fact, often conceptualized as a theory of intrinsic motivation ( Engeser and Rheinberg, 2008); however, studies have not yet reached consensus on whether or not intrinsic motivation is a necessary condition for flow in all contexts, or how the intrinsic motivation contributes to the dimensions of flow. The primary purpose of a meta-analysis of 28 studies ( Fong et al., 2015) was to examine the relationship between Challenge-Skill Balance and flow, but the analysis also considered Challenge-Skill Balance and its possible relationship with intrinsic motivation. In the former, the correlation was moderate. In the latter, it was weaker still. Challenge-Skill Balance, combined with Clear Goals and Sense of Control, however, was a strong contributor to flow. Although the relationship between intrinsic motivation in the experience of flow and Deci and Ryan's (2008). Self-determination Theory, a prominent theory of intrinsic motivation, is not yet clearly established, Schattke (2011) did find that raising children in an environment that promotes self-determination helps them to engage in activities that will enhance flow experience.

Other studies on motivation and flow are linked to Social Cognitive Theory (SCT, Bandura, 2001). Results linking self-efficacy with flow frequency and higher levels of challenge and skill also show that self-efficacy predicts flow over time ( Rodriguez-Sanchez et al., 2011; Heutte et al., 2016a). High levels of efficacy beliefs have a positive impact on flow experiences in academic settings ( Salanova et al., 2006; Bassi et al., 2007; Heutte et al., 2016a). Various aspects of Bandura's (1986) self-regulation learning model were also shown to exert a significant and positive effect on flow state ( Lee and LaRose, 2007; Rodriguez-Sanchez et al., 2011; Chen and Sun, 2016). Higher congruence between one's implicit motives and self-attributed motives is associated with better self-regulation, goal attainment and flow ( Rheinberg and Engeser, 2012). Some studies highlight collective (or social) motivational conditions of flow and demonstrate that collective efficacy beliefs predict collective flow over time ( Salanova et al., 2014).

To conclude this literature review, we can observe that various concepts raised by Deci and Ryan's SDT or Bandura's SCT seem to be excellent predictors of flow antecedents in educational contexts. Therefore, flow theory offers promising complementary perspectives for shedding more light on the psychological determinants of commitment and persistence in adult training and continuing education. It is for all these reasons that the perspectives concerning autotelic experience (well-being provided by the activity itself, rather than external rewards) in a lifelong learning context, although currently very little explored, seem particularly promising ( Heutte, 2020).

The Proposed Flow in Education Model

Engeser et al. (2021) argued that the definition of flow has changed very little since Csikszentmihalyi's (1975/2000) original formulation in 1975, and that there is strong agreement among researchers on the definition itself. Yet, they pointed out that there is a certain level of disagreement among researchers regarding how flow should be measured: "Indeed, over the past 35 years, researchers have kept developing and validating new measurement tools for flow, and modifying and re-validating established ones, which indicates that a gold measurement standard for flow has yet to be achieved" ( Moneta, 2021; pp. 31-32).

This apparent paradox is not uncommon in the history of psychology and can be understood by recognizing that the path from the theoretical definition to the operationalization of a construct goes through the intermediate process of modeling. Thus, various tools have long been used to study flow in educational contexts ( Table 1). However, to our knowledge, before the development of the first Flow in Education Model ( Heutte et al., 2014a), there was no short multidimensional scale designed specifically for education.

The Flow State Scale-2 (FSS-2) ( Jackson and Eklund, 2002), measuring the nine conceptual dimensions of flow, is one of the most widely-used scales for studying optimal experience. However, Heutte et al. (2014b) were able to show that in an educational context, not all of the dimensions postulated by this scale were systematically captured by learners in self-report questionnaires. Thus, other studies, notably in French schools ( Fenouillet et al., 2014) and in a MOOC (Massive Open Online Course), have made it possible to postulate a 4-dimensional structure ( Heutte et al., 2016b).

The purpose of this study is, therefore, to propose the validation of a new scale dedicated to the educational environment for measuring flow. In accordance with the validation standards, several studies were carried out with a population of students at the INSPE (Institut National Supérieur du Professorat et de l'Education) of Lille (a Teacher Training Institute in the North of France) and in the Project Management MOOC (MOOC GdP) developed by a team of volunteers, startups and Centrale Lille (an engineering Grande École in North of France) in order to obtain an experimental version. Then, a series of analyses were carried out to explore its factorial structure and to confirm it. The construct validation was completed in a study of concurrent validity and correlates.

Methods

Participants

The sample (N = 6,596) had an age of 30.01 (Max = 69, Min = 18, SD = 9.41). Men ( n = 2,947) and women ( n = 3,225) (gender data missing for 397) were students at the INSPE of Lille ( n = 3,232) and students enrolled in a MOOC ( n = 4,264).

Measures

Multiple measures were used in the course of this study:

* EduFlow-2 (12 items) with four subscales including Cognitive control (FlowD1, three items), Immersion and Time transformation (FlowD2, three items), Loss of self-consciousness (FlowD3, three items) and Autotelic experience-well-being provided by the activity (FlowD4, three items).

* The Generalized self-efficacy scale (10 items) in academic activities (adapted from Schwarzer and Jerusalem, 1995; French of GSES, Heutte, 2011).

* Learning Climate Questionnaire [6-item French version of LCQ, Leroy et al., 2013; adapted from Williams and Deci (1996)].

* Satisfaction with Life Scale (5-item French version of SWLS, adapted from Diener et al., 1985; Blais et al., 1989).

* French Adult Education Motivation Scale (FAEMS, Fenouillet et al., 2015), with 24 items in six subscales, including Intrinsic Motivation to know (IMk, four items), four types of extrinsic motivation [i.e., integrated (MEinteg, four items), identified (MEident, four items), introjected (MEinteg, four items) and external (MEext, four items), and amotivation (AM, four items)].

Procedures

During the phase of the study conducted at the INSPE of Lille, students were given a survey asking them to evaluate the quality of training, teaching, and administration [in French "évaluation de la qualité des formations, des enseignements et du fonctionnement" (EQFEF)] ( Heutte and Ghouch, 2018). The procedure was described in a specific document: the EQFEF charter available on the Institute's website. At the time of administrative registration, in September 2016, information regarding the gender and age of all students was collected. At the end of the second semester of the academic year, in June 2017, the GSES, LCQ, SWLS and EduFlow-2 scales were completed. Consent of the participants was obtained at the beginning of the survey, after informing all students that they should read the EQFEF charter and that participation in the study was voluntary.

One week before the start of the MOOC in September 2016, information about the gender, age and status of the participants (full-time student or working person) was collected. At the end of the fourth week of the MOOC, the FAEMS and EduFlow-2 scales were completed.

All questionnaires were administered online on a server hosted and secured by the University of Lille (LimeSurvey Version 2.50+ Build 160620).

Results

Descriptive statistics were performed with R 4.0.4 (package Psych 2.09) and Jamovi 1.2.27. Confirmatory analyses and structural equation modeling were performed with Mplus version 8.5.

Factorial Analysis

To validate the factor structure of the EduFlow-2 scale, we used Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM) as advocated by various authors ( Asparouhov and Muthén, 2009; Marsh et al., 2013, 2014). To clearly establish the factor structure, while it is acceptable for items to be weakly correlated with all factors (λ <0.4), it is essential that the correlation is stronger with the factor that represents the underlying psychological construct.

Model fit was tested with the following indicators and their recommended cut-off values ( Browne and Cudeck, 1992; Kahn, 2006; Worthington and Whittaker, 2006; Hooper et al., 2008): a comparative fit index (CFI) and the Tucker Lewis index (TLI) above.90; a Root Mean Squared Error of Approximation (RMSEA) below.08, with an upper confidence interval which should not exceed.08 ( Hu and Bentler, 1999); a Standardized Root Mean Squared Residual (SRMR) below.08; a chi-square to degree of freedom ratio preferably under 3.

Indicators fit are all above the expected threshold even if the χ2 remains significant (χ2(24) = 227.072, p < 0.001; CFI = 0.99; TLI = 0.99; RMSEA = 0.036 [CI 90% 0.032 0.041]; SRMR = 0.007). Furthermore, the results of the correlations between factors and items are broadly in line with our expectations. No item correlated with more than one factor above 0.40 ( Table 2). The three D1 items all have correlations above 0.40 on the first factor. It can, therefore, be stated that factor D1 represents cognitive control. The three D2 items have correlations above 0.40 only on the second factor, so this factor represents immersion. The three D3 items all correlate above 0.80 on factor 3, so it can be stated that this factor represents lack of concern about the self. Finally, the D4 items all have correlations above 0.70 on the fourth factor, so it can be stated that this factor represents autotelic experience (well-being provided by the activity itself). Finally, the internal consistency of each dimension is good since the omega coefficient is >0.70 for each of the four dimensions ( Table 2).

Table 3 allows us to evaluate the relationships between the different dimensions of flow measured by our scale and other psychological dimensions measured by other scales. Overall, the correlations are in the expected direction. The SEGS (Self-efficacy in academic activities) LCQ (Learning Climate) and LSWS (Satisfaction with Life) scales all have positive and significant correlations with the four dimensions of the EduFlow-2 scale ( Table 3). It also appears that the different dimensions of the French Adult Education Motivation Scale (FAEMS) do not show the same correlations with the EduFlow-2 dimensions. As expected, amotivation is negatively correlated with all EduFlow-2 dimensions. The two forms of controlled motivation, external regulation and introjected regulation, are also more weakly-correlated than are the three forms of self-determined motivation (identified regulation, integrated regulation and intrinsic motivation).

We also note that, although very weak, there are negative correlations between the EduFlow-2 dimension D3, Loss of self-consciousness, and identified regulation ( r = −0.06, p < 0.001) and integrated regulation ( r = −0.09, p < 0.001). These correlations, which run counter to our expectations, can be explained by the learning context in which these measures were taken, which does not favor social relations and therefore this dimension of flow.

We tested different relationships between the four dimensions of our scale that we identified earlier. The fit indicators of these models are compared to the fit of the measurement model ( Figure 1) which is presented in Table 4.

With regard to the criteria stated above, the three models presented a correct fit to the data. However, if we compare the models with each other, it appears that the models do not all have the same fit indicators.

The flow condition and state model ( Figure 2) is based on Kawabata and Mallett's (2011) model, which distinguishes flow conditions from flow state. From this perspective this model states that Flow D1 (Cognitive Control), which is considered a necessary precondition for flow in education, will have an effect on FlowD2 (Immersion and Time Transformation), FlowD3 (Loss of self-consciousness), and FlowD4 (Autotelic Experience), which together create the state of flow. As we can see ( Table 4), this model fits the data but it is the one that deviates most from the measurement model.

The second order model ( Figure 3) postulates the existence of a second order factor which would correspond to a general flow factor in education. Again this model fits the data correctly. However, the measurement model fits better than the other two. We can also see that the model with a second order factor is a better fit than the flow condition and state model ( Table 4).

In order to assess whether responses of the scale differ by sample and differ by gender, we first tested the measurement invariance for these variables ( Van de Schoot et al., 2012). In order to test the measurement invariance, we first tested the configurational invariance that allows us to establish the baseline measure for all groups. We then tested for metric invariance by constraining the coefficients of the latent factors to be equivalent across groups. We then proceeded to constrain the intercepts in addition to the coefficients of the latent factors, which corresponds to scalar invariance.

To test invariance, it was necessary to compare the different forms of invariance (configurational, metric, scalar) with each other. However, comparison methods based on the χ ² are sensitive to the sample size ( Chen, 2007), so we relied on the difference between the fit indicators. Cheung and Rensvold (2002) recommended using a ΔCFI value >0.01 as a threshold for asserting a significant drop in fit between models. Chen (2007) also recommended using the ΔCFI, ΔRMSEA and ΔSRMR. To take these different recommendations into account, we considered the following thresholds for estimating measurement invariance, ΔCFI ≤ 0.01, ΔRMSEA ≤ 0.015 and ΔSRMR ≤ 0.03 for metric invariance and ΔCFI ≤ 0.01, ΔRMSEA ≤ 0.015 and ΔSRMR ≤ 0.01 for scalar invariance.

Table 5 summarizes the set of fit indicators for the configural, metric and scalar invariance for measurement invariance for the educational flow scale with respect to the sample (student/MOOC). As we can see, all the comparison indicators allow us to say that there is measurement invariance between flow in the MOOC and in the classroom. The same observation can be made when comparing men and women. The flow is invariant between men and women ( Table 6).

Discussion

The Strength of the EduFlow-2 Model

At their core, the results reveal satisfactory psychometric qualities. Our results show that it was possible to identify a model that fist the data with an internal consistency in line with psychometric standards. Furthermore, the examination of the invariance of the measure confirmed that the scale could be used both in the context of a MOOC and in the classroom, as well as and regardless of gender. These different results attest to good psychometric qualities that will allow the scale to be used in future studies, both in classrooms and in MOOCs, and for both women and men. In other words, the model ( Figure 2, Tables 2, 4- 6) underpins the EduFlow-2 Scale construct. The EduFlow-2 Scale has three main advantages:

* It suits flow measurement in various educational contexts;

* It is a short tool, reducing respondent burden;

* It highlights the difference between four dimensions of flow that are strongly and significantly related to many psychological determinants of motivation and volition in learning contexts, such as self-efficacy in academic activities; Learning Climate; Satisfaction with Life scale; self-determination, including Intrinsic Motivation ( Table 3).

Beyond validating the scale itself, the results focused our attention on the role played by Loss of self-consciousness (D3) in the development of the self and in the development of relationships with others, an intriguing relationship discussed in the following section.

Loss of Self-consciousness

While Loss of self-consciousness (D3) was strongly correlated with self-efficacy in Academic Activities and with Satisfaction with Life, and was negatively correlated with Amotivation, correlations with several motivation scales were weak, a finding that is not surprising given the mixed literature on both the influence of intrinsic motivation during flow and on the role that context plays in contributing to motivation during flow. Since Loss of self-consciousness has not been the focus of extensive empirical study, there remain under-explored issues relevant both to the EduFlow-2 and to flow research more generally.

The Issue of Construct Definition

A close reading of Csikszentmihalyi's theoretical discussions ( Csikszentmihalyi, 1975, 1990, 1993), reveals his vision of not a single factor, but of a multidimensional and dynamic variable, potentially one contributing to the development of the Self and even to one's relationships with others. He enumerates several ways ( Csikszentmihalyi, 1975), from the concrete and personal to the abstract and social, that the variable can be described: loss of ego, self-forgetfulness, transcendence of individuality, and fusion with the world (p. 42). Existing scales that measure individual flow (e.g., Jackson and Eklund, 2002; Heutte et al., 2016b) operationalize the variable as one that is concrete and personal. Psychic energy is so consumed by a challenging activity that no bits of attention remain for considering how an outside Other might be evaluating you.

Fidelity in measuring Loss of self-consciousness will improve following research that better delineates the dimension from Merging of Action and Awareness. While Loss of self-consciousness can happen without the outside Other, Csikszentmihalyi's descriptions sometimes blur the two dimensions, describing Loss of self-consciousness in Japanese motorcycle gang members who report feeling as if they are "one flesh" with other cyclists during a run (p. 63); surgeons who describe becoming "a single organism, moved by the same purpose" (p. 65), in a networked connection with others in the operating room; and climbers who develop a sense of kinship "between fingers and rock, between the frail body and the context of stone, sky, and wind" ( Csikszentmihalyi, 1990, p. 64). Becoming part of a system greater than oneself elevates Loss of self-consciousness well beyond the concrete and personal.

The Issue of Construct Power

Csikszentmihalyi's abstract and social view of Loss of self-consciousness-as transcendence of individuality and fusion with the world-advances the power of the construct radically beyond not feeling judged by the Other to feeling integrated with all Others. The perspective bears thematic similarity to Erikson's (1980) argument that adulthood brings the critical developmental crisis of developing Generativity ("establishing and guiding the next generation") (p. 103) vs. Stagnation. Csikszentmihalyi's bold claim is that the Loss of self-consciousness grows more sophisticated as one's complexity increases. Flow theory holds that complexity increases incrementally each time a person experiences flow.

The Issue of Context

Flow measurement has established ( Procci et al., 2012) that context and variations in activities can play a significant role in correlations between factors. Heutte et al. (2014b) noted that several dimensions are not experienced at measurable levels by learners in formal educational settings. For example, because students in a MOOC work with limited interaction, and often independently, there is little opportunity for a Loss of self-consciousness since there is no Other to judge them while doing their work. In contrast, high school students actively engaged in experiential learning environments do report a Loss of self-consciousness (Gute and Csikszentmihalyi, 2018).

Csikszentmihalyi's bold and optimistic theoretical foundation for Loss of self-consciousness has set the stage for necessary and significant empirical research that will greatly aid the measurement of flow in learning, particularly of adult learners. As a next step, we recommend that Loss of self-consciousness should become a focus in additional research, in order to build on this study by investigating the experience in a range of learning contexts.

Additional Research Avenues Incorporating Learning and Classroom Analytics

EduFlow-2 is a short multidimensional scale specifically designed for education and for allowing repeated measures over time. Self-reporting measures offer several fundamental strengths in measuring the latent variable of interest: e.g. high construct validity, ease of interpretation, inexpensive and relatively quick administration ( Kline, 1993). For these reasons, self-reports are often used as the gold standard for the latent variable under investigation, flow in this context. Yet, next to these strengths, self-reports are also prone to some fundamental limitations. Self-reporting requires participants to remember and assess their own emotional/motivational state, which depends on the person's emotional intelligence. Pirsoul et al. (2019) claimed that participants cannot capture their unconscious emotions. Self-reporting scores may also be biased because of the way in which the question is specified, or the way in which the answering options are formulated. Although Pekrun (2020) argued that self-report is indispensable for a nuanced assessment of mental states, he stressed that self-reports can be influenced by social desirability and can also be influenced by culture, an effect that is mainly attributed to differences in semantic understanding.

Next to the aforementioned fundamental limitations, self-reports are also prone to certain more practical limitations. For instance, the traditional approach of using self-reports to directly measure latent variables has a limited temporal resolution, as it is not possible to survey participants on a permanent basis. It is also not possible to automate self-reports, as the involvements of participants in self-reports is obviously necessary. Furthermore, when self-reports are collected during learning, participants' activities need to be interrupted, which can affect natural behavior and learning.

The combination of these practical limitations, together with the emergence of new monitoring technologies, has motivated innovative research projects to explore the possibility of directly measuring manifest variables that could serve as proxies for the latent variable of interest.

Several new technologies enable capture of new types of data: behavior within online learning environments or MOOCs can be tracked by logging clickstream data (e.g., Coussement et al., 2020), images can be analyzed by applying computer vision techniques on video-recordings (e.g., Raca et al., 2014; Vanneste et al., 2021), psycho-physiological data can be measured via wearable devices (e.g., Vanneste et al., 2020), and eye-measures can be monitored by eye-tracking and pupillometry ( Van Acker et al., 2020).

These new tools not only provide opportunities to measure emotional/affective engagement (including flow), in real-time, they also creates opportunities to investigate optimal learning environments ( Shernoff and Csikszentmihalyi, 2009). While MOOCs are remarkable environments for the development and validation of measurement tools from a methodological standpoint, they are not well-suited for the study of the social dimensions of learning. In these massive multi-learner online environments, learners are very often massively alone. MOOCs are therefore not the most suitable environments to study the optimal learning environment from the social-conative perspective ( Heutte, 2017, 2019, 2021). In future research, we hope to investigate flow as one of the important factors within authentic learning settings-ecosystems in which learning happens in interaction with the content, the tools, the peers, the space, and the teacher. We aim to go beyond current work by defining and assessing quality of teaching and learning in terms of measurable multimodal indicators based on behavior, log data, eye tracking data, audio-visual data and sensor data from activities within the learning spaces. This means that we will not only focus on learning analytics, but also on modeling the skills developed by the learners using educational software. It has been stressed in the current educational literature (e.g., Prieto et al., 2016; Martinez-Maldonado et al., 2021) that we should broaden the scope of analytics, modeling not only the learners' interactions with digital tools, but also anything that may happen in this specific ecosystem called a classroom or learning space ( Dillenbourg, 2021).

Conclusion

Our results revealed good psychometric qualities of the EduFlow-2 scale make it suitable for both on-site and distance learning. They also revealed significant relationships with the classic variables of motivation, self-efficacy, learning climate, and life satisfaction. Furthermore, all four dimensions of the model were found to be adequate and consistent with the underlying theoretical arguments. In the end, this new short, multidimensional flow scale and the theoretical model behind it will thus be very useful for the study of optimal learning experience in many contexts, in particular for longitudinal researchers wishing to study the interaction effects between flow and other theoretical concepts that may support lifelong learning.

Data Availability Statement

The raw data supporting the conclusions of this article will be made available by the authors, without undue reservation.

Ethics Statement

Ethical review and approval was not required for the study on human participants in accordance with the local legislation and institutional requirements. The patients/participants provided their written informed consent to participate in this study.

Author Contributions

JH, FF, CM-K, MC, and RB contributed to the conception and design of the study. RB organized the database. FF carried out the statistical analysis. JH, FF, CM-K, and MC wrote the first draft of the manuscript. GG, AR, RB, and DG wrote sections of the manuscript. All authors contributed to the revision of the manuscript, read, and approved the submitted version.

Dedication

This research is dedicated to the memory of Mihaly Csikszentmihalyi, who provided inspiration and collaboration in the development of this study.

Funding

This project was supported by the French Government through the Programme Investissement d'Avenir (I-SITE ULNE / ANR-16-IDEX-0004 ULNE) managed by the Agence Nationale de la Recherche.

Conflict of Interest

The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest.

Publisher's Note

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References

Gute, G. Csikszentmihalyi (2018). Experience sampling comparison of engagement, mood, and purpose: High school students in a traditional school environment vs. students in an initiative-based, learner-centered environment. Presentation at the 9th European Conference on Positive Psychology, Education Division "Engaging Education," Budapest, Hungary.
Google Scholar

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Frontiers | Optimal Experience in Adult Learning: Conception and Validation of the Flow in Education Scale (EduFlow-2)

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While the formulation of Mihaly Csikszentmihalyi's theory of flow, including the experience dimensions, has remained stable since its introduction in 1975...

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1En raison notamment des multiples mutations qui caractérisent l'environnement socio-économique actuel (Guyot, Mainguet & Van Haeperen, 2003), les adultes sont de plus en plus nombreux à s'inscrire dans une formation continue (Conter, Maroy & Urger, 1999; Hagedorn, 1999). Classiquement, la littérature distingue la population des adultes en reprise d'études (ARE) de celle des étudiants classiques via, d'une part, une interruption dans le cursus de formation, souvent pour occuper un emploi et, d'autre part, un âge minimal de 25 ans (Guyot et al., 2003; Justice & Dornan, 2001; Kasworm, 2005). En Belgique, une étude descriptive menée à l'Institut universitaire de formation continue (IUFC) a mis en évidence quelques-unes des différences distinguant ces ARE des étudiants traditionnels: la majorité travaille, vit en couple, et la moitié est parent d'au moins un enfant (Nils, 2005). D'autre part, on constate que les variables classiquement usitées pour prédire la réussite et l'engagement des étudiants habituels ne sont pas forcément pertinentes chez les ARE (Spady, 1971; Tinto, 1993). Ces particularités ont finalement amené les pédagogues et les théoriciens de la motivation à considérer les ARE comme un public d'étudiants non traditionnels (Brown, 2002; Cubeta, Travers & Sheckley, 2001; Hagedorn, 1999; Sandler, 2000; Scott, Burns & Cooney, 1998).

2Une part importante de la littérature sur la motivation des adultes étudie les déterminants de la poursuite de l'engagement, à travers la participation effective dans les dispositifs de formation, en tentant notamment d'identifier le caractère prédictif du sentiment d'autodétermination (Deci & Ryan, 2000), de la perception de compétence (Bandura, 1997) ou encore du projet (Nuttin, 1980) des apprenants adultes. En amont de ces questions cruciales, d'autres auteurs (Carré, 1998, 2001; Dupeyrat, 2004) se sont consacrés à l'étude des processus motivationnels présents à la genèse de l'engagement, de la première expression d'intention jusqu'au démarrage réel de l'action de formation. C'est là la perspective que nous approfondirons au travers du présent article, en tentant de répondre à une question très simple en apparence: qu'est-ce qui pousse des adultes, à un moment donné de leur existence, à vouloir poursuivre des études à l'université? En d'autres termes, quels sont les motifs qui sous-tendent leur entrée en formation?

3Nous commencerons par procéder à une revue des concepts fréquemment associés à l'étude des motifs d'engagement en formation. Ensuite, nous recenserons les rares recherches descriptives portant sur les motifs d'engagement propres à la formation des adultes. Par la suite, nous résumerons les travaux de Carré (1998, 2001), que nous adapterons au contexte universitaire. Nous présenterons alors la méthode et les résultats de notre travail. Enfin, ces derniers seront discutés et mis en perspective en regard des résultats de recherches préalables.

4Deci et Ryan considèrent les motifs comme les soubassements des buts. Boutinet (1998) parle d'ailleurs d'un lien réciproque unissant ces deux concepts, avançant que tout engagement motivationnel "est tributaire aussi bien en aval des buts visés qu'en amont des motifs explicités dans lesquels ces buts s'originent" (p.96). Les taxonomies de motifs se sont largement inspirées des classifications existantes sur les buts que poursuivent les adultes dans les divers domaines de la vie (voir Austin & Vancouver, 1996 pour une revue). Mentionnons ici deux typologies récentes: primo, les travaux de Wicker, Lambert, Richardson et Kahler (1984) ont permis d'identifier quatre catégories de buts: la recherche de sécurité, de croissance personnelle, d'harmonie interpersonnelle et de tranquillité. Secundo, dans le cadre de sa théorie des systèmes motivationnels, Ford (1992) a mis en évidence vingt-quatre catégories générales de buts, qu'il a classé en deux sous-ensembles: les buts intra-personnels et les buts relatifs aux interactions entre le sujet et son environnement. Ces distinctions se retrouvent, sous des appellations différentes, dans plusieurs taxonomies de motifs décrites plus loin.

5D'autre part, les concepts d'autodétermination, de perception de compétence et de perspective temporelle du projet, traditionnellement mobilisés pour prédire la persévérance et la qualité de l'engagement, influencent également la motivation à entreprendre une action donnée. Ainsi, plus un apprenant adulte aura le sentiment d'avoir choisi de s'engager personnellement (Deci & Ryan, 2000), aura la conviction qu'il possède les compétences nécessaires à la réussite de la formation (Bandura, 1997) et percevra l'utilité de la formation par rapport à son projet (Nuttin, 1980), plus son profil motivationnel contribuera à le mener à s'engager en formation.

6En lien étroit avec les motifs d'engagement, Brown (1996) aborde l'engagement en formation sous le prisme des valeurs. Les valeurs étant des principes directeurs de vie, les individus recherchent des situations de formation qui y correspondent (Guichard & Huteau, 2001). Dès lors, celles-ci déterminent en partie les motifs d'engagement.

7De leur côté, d'autres auteurs envisagent le moment de l'engagement en formation comme participant à une dynamique identitaire particulière dans la trajectoire de vie de l'adulte (Barbier, 1996; Dubar, 1991). L'engagement en formation prend ainsi des significations différentes selon la fonction d'aide ou d'obstacle qu'il pourra exercer sur la dynamique identitaire en cours de l'apprenant (Bourgeois, 1998). Cet aspect identitaire se retrouve présent, nous le verrons, dans plusieurs classifications de motifs.

8Enfin, il nous semble judicieux à la fois de rapprocher et de différencier les motifs d'entrée du concept de valeur perçue des activités d'apprentissage, cadre théorique largement usité dans les études motivationnelles actuelles (voir Wigfield & Eccles, 2000). D'après la théorie de l' expectancy value, l'apprenant aura tendance à s'engager dans une tâche (la formation) à la condition que, d'une part, le but à atteindre ait suffisamment de valeur pour lui ( value) et, d'autre part, que l'apprenant croie suffisamment en ses chances de réussite ( expectancy) [Sebastian Balmaceda, 2005]. Il est important de distinguer ici les motifs d'entrée de la valeur accordée aux tâches d'apprentissage qui, par définition, ne peut s'apprécier concrètement qu'une fois actif dans la formation (Neuville, 2004). Au niveau temporel, les motifs d'engagement se situent donc en amont de la valeur perçue. Toutefois, d'importantes corrélations entre certains motifs d'entrée et certaines dimensions constitutives de la valeur perçue se vérifient auprès d'ARE; par exemple, notons le lien entre motif épistémique et valeur intrinsèque, ainsi qu'entre motif identitaire et importance accordée à la formation (voir Traversa, Vertongen, Nils, Bourgeois et de Viron, soumis).

9Les motifs d'entrée sont à considérer comme l'ensemble des justifications des apprenants par rapport à des évènements qui se produisent (Aubret, 2001), c'est-à-dire, dans le cas qui nous préoccupe, à l'entrée en formation à l'université. Quelques études, majoritairement anglo-saxonnes, ont tenté d'identifier ces motifs. Nous allons les passer en revue en fonction des populations d'adultes qu'elles ont investiguées. Nous détaillerons enfin le modèle élaboré par Carré, dont la grande richesse conceptuelle a retenu notre attention.

10Nils (2005), sur base d'un échantillon d'ARE très proche du nôtre, constate la prédominance des motifs épistémiques (entrer en formation pour le plaisir de s'approprier des savoirs) sur tous les autres. Dans le même ordre d'idée, des ARE inscrits dans une autre université belge (UMH) expriment des motifs d'entrée principalement intrinsèques (De Smedt, Doneux & Vandeputte, 2002).

11Également auprès d'ARE universitaires, Henry et Basile (1994) relèvent cinq motifs principaux affectant la décision de s'inscrire en formation: un intérêt général pour la formation, des raisons professionnelles, la rencontre d'autres personnes, la distraction (ou un loisir), et enfin un changement personnel majeur récent. Notons que ces recherches, basées uniquement sur des échantillons d'ARE fréquentant des programmes universitaires, vont dans le sens d'un même motif d'entrée qui primerait sur les autres: l'intérêt intrinsèque à la formation.

12Ensuite, les travaux de Dupeyrat (2004) portaient sur une population d'adultes inscrits à une formation d'un an, qui leur permettait d'obtenir l'équivalence du baccalauréat français, et ainsi d'accéder à des études universitaires. Elle constate que la reprise d'études est sous-tendue par des objectifs divers, parmi lesquels la reconnaissance sociale, le développement personnel, et le fait d'obtenir un diplôme sont prépondérants.

13D'autres recherches ont étudié des populations d'ARE tout-venant, c'est-à-dire sans distinguer les formations universitaires des autres. Il s'agit par exemple de Finbak et Skaalvik (2001), qui ont demandé à des ARE de déterminer les trois principales raisons pour lesquelles ils étaient motivés à reprendre des cours. Leurs résultats montrent que les motifs liés à l'emploi dominent, suivis juste après des motifs de développement personnel. Ils ajoutent que ces deux motifs vont souvent de pair.

14Avec un public également assez mixte, Rubenson (2001) avance que les objectifs d'amélioration ou de changement liés à la carrière, et plus particulièrement l'objectif d'amélioration des compétences, primeraient sur tous les autres.

15Dans la même veine, avec un échantillon d'adultes en formation en grande entreprise, Brouet et Mattison (1998) montrent la prépondérance du motif opératoire professionnel. La formation participerait ainsi à une stratégie de résolution de problèmes rencontrés par les travailleurs.

16De leur côté, Beder et Valentine (1990) ont étudié les motifs d'adultes inscrits à des programmes d'alphabétisation. Ils en distinguent finalement dix: le développement personnel, les responsabilités familiales, la recherche de distractions, le besoin de compétence, l'engagement religieux ou communautaire, le changement de vie, la progression professionnelle, le besoin économique, l'obtention d'un diplôme et les pressions externes.

17Demol (1995, cité dans Carré, 2001), plus succinct, distingue trois catégories d'adultes: ceux qui rentrent en formation pour répondre à des besoins personnels (désir d'apprendre, quête d'autonomie, etc.), ceux pour qui la formation fait partie d'une stratégie professionnelle et participe à un éventuel changement de statut, et les personnes qui sont plutôt contraintes à la formation par des pressions familiales et/ou professionnelles.

18Enfin, l'Education Participation Scale a permis à Merriam et Caffarella (1991, cité dans Carré, 2001) d'identifier six facteurs expliquant les raisons de la participation éducative des adultes: les relations sociales, les pressions extérieures, le service communautaire, la progression professionnelle, l'échappement/la distraction et l'intérêt cognitif.

19Forte de la connaissance des principaux résultats de recherche sus cités, une vaste recherche a été menée par Carré (1998, 2001). Dans son modèle, il identifie dix motifs d'engagement en formation, qu'il classe selon deux axes orthogonaux. Le premier axe distingue les motifs à orientation intrinsèque ou extrinsèque. Dans la lignée de la théorie de l'autodétermination (Deci & Ryan, 2000), les motifs intrinsèques trouvent leur satisfaction dans le fait même d'être en formation (e.g.: "je suis entré en formation pour apprendre des contenus intéressants"), tandis que les motifs extrinsèques se réfèrent à des objectifs qui sont extérieurs à la formation, mais que celle-ci a pour fonction de permettre d'atteindre (e.g.: "je suis entré en formation pour les bénéfices financiers que j'en retirerai"). Sur un second axe, Carré répartit les motifs selon qu'ils s'orientent vers l'apprentissage ou vers la participation. Ainsi, il indique si le mobile de la formation vise l'acquisition de connaissances (apprentissage) ou plutôt la simple inscription et/ou présence au sein d'un groupe (participation). De cette façon, Carré identifie dix motifs d'engagement en formation, trois intrinsèques et sept extrinsèques, chacun étant focalisé sur un aspect particulier du rapport à la formation: épistémique (pour le savoir en lui-même), socio-affectif (pour rencontrer d'autres personnes), hédonique (pour participer à l'ambiance), économique (pour un bénéfice économique direct ou indirect), prescrit (par obligation ou contrainte), dérivatif (pour échapper à autre chose), opératoire professionnel (pour acquérir des compétences dans le cadre de son emploi), opératoire personnel (pour développer des compétences utiles à un projet personnel), identitaire (pour l'image de soi) et vocationnel (pour répondre à un projet de mobilité professionnelle).

20L'échantillon de l'étude de Carré n'était composé que d'adultes inscrits en formation professionnelle, dans des entreprises et des lieux de formation (non universitaires). Nous avons vu plus haut que les motifs d'entrée variaient sensiblement selon que la population étudiée se composait de formations continues universitaires ou professionnelles. Il nous faut donc les distinguer, les enjeux et finalités de la formation continue universitaire dépassant souvent la simple visée professionnelle (Conter et al., 1999), et l'engagement y étant particulièrement lourd et coûteux en investissements (Nils, 2005). Par ailleurs, comme Carré le souligne (2001, p.104), les formations reprises dans ses recherches étaient majoritairement courtes (moins de cinq jours), alors que la durée des masters proposés à l'université varie de un (master 60 crédits) à deux ans (master 120 crédits). Au vu de ces différences importantes, nous n'investiguerons pas tous les motifs mis en évidence par Carré.

21Tout d'abord, à la suite de Nils (2005), nous considérons que la prescription de la reprise d'études représente un motif peu pertinent auprès d'un public d'adultes inscrits à un programme diplômant, tant dans le cas d'une prescription en provenance de l'entreprise que de l'entourage. Ensuite, nous n'examinerons pas non plus la présence de motifs opératoires personnels. En effet, d'après Finbak et Skaalvik (2001), les ARE interprètent les catégories d'amélioration des compétences de façon très large. En d'autres termes, ce qui importe à l'adulte est d'acquérir des compétences, quelle qu'en soit la finalité. Par ailleurs, les motifs personnels recensés par Carré étaient essentiellement liés à la survie au quotidien (remplir des feuilles de maladie, aller faire les courses, etc.), ou parfois à des responsabilités associatives. À nouveau, il nous semble difficile d'imaginer qu'à l'université, un adulte puisse s'engager dans un processus si coûteux en temps, en effort et en contraintes pour de telles raisons. Enfin, parmi les trois motifs intrinsèques, nous nous centrerons sur le motif épistémique, qui prédomine sur tous les autres à l'université (Nils, 2005), et dans une moindre mesure sur le motif socio-affectif. Par contre, la durée et la lourdeur des programmes de master à l'université rendent peu crédible la possibilité d'une participation pour des motifs purement hédoniques. De plus, chez Carré (2001), les échelles épistémiques et hédoniques étaient confondues, renvoyant à des contenus d'items finalement très semblables. Nous n'investirons donc pas non plus les motifs hédoniques.

22La taxonomie de Carré n'a, à ce jour, encore jamais fait l'objet de validation auprès d'un public d'apprenants à l'université. Sur base d'une recherche par questionnaire, le présent travail se donne pour objectif principal de vérifier si la structure factorielle de ces motifs adaptés se vérifie dans le contexte universitaire. Par ailleurs, nous pourrons évaluer l'importance relative de chaque facteur, nous permettant entre autres de vérifier la prédominance du motif épistémique (Nils, 2005) ou plutôt du motif opératoire professionnel (Rubenson, 2001) sur tous les autres.

23Nos 300 participants (157 hommes et 143 femmes), âgés en moyenne de 36ans (25 à 73 ans), étaient issus de la population des adultes en reprise d'études de trois universités francophones de Belgique: l'Université catholique de Louvain (63,8%), les Facultés Universitaires catholiques de Mons (31,2%) et les Facultés Universitaires Saint-Louis (5%). La plupart (95%) étaient engagés dans un programme de deuxième cycle (master), d'une durée de un ou deux ans. Quelques rares ARE étaient inscrits dans un programme de premier cycle (5%). Notons que 173 (57,7%) participants exerçaient une activité professionnelle au moment de la passation de notre questionnaire.

24Plusieurs étapes ont marqué le développement de notre échelle. Tout d'abord, cinq items par motifs ont été adaptés de Carré (2001) ou créés par nos soins. Ensuite, plusieurs réunions avec des conseillers de l'IUFC ainsi qu'avec des conseillers pédagogiques de programmes universitaires pour adultes ont été menées, afin de discuter la pertinence de mesurer chacun des différents motifs et d'améliorer la clarté des items proposés. Lors de l'étape suivante, dix adultes en reprise d'études ont été interviewés. Leurs motifs spontanés ont d'abord été relevés, après quoi ils furent encouragés à critiquer la formulation de nos items de même que leur pertinence. Suite à ces diverses étapes, nous décidâmes d'éliminer certains items jugés trop flous ou inappropriés par les ARE. Au final, notre questionnaire comportait 22 items mesurant les motifs d'engagement suivants: épistémiques ("j'éprouve de l'intérêt pour les contenus de formation"), économiques ("cela doit avoir un impact positif au niveau financier"), opératoires professionnels ("je veux acquérir des cadres théoriques nécessaires à mon activité professionnelle"), identitaires ("je veux me prouver que je peux aller plus loin dans mon cursus d'études"), vocationnels ("je veux réorienter ma carrière") et, dans une moindre mesure, socio-affectifs ("je veux renforcer mes contacts sociaux"), dérivatifs ("cela me permet de me dégager d'autres obligations") et prescriptifs ("ma fonction m'y oblige sur le plan légal"). La phrase d'amorce générale était: "je suis entré(e) en formation à l'université...", suivie des différents items construits. Les répondants devaient se positionner sur une échelle de Likert allant de 1 ("pas du tout d'accord") à 7 ("tout à fait d'accord"). Si l'item ne s'appliquait pas à leur cas, ils avaient également la possibilité de cocher la case "0". Enfin, le questionnaire se terminait par une question ouverte permettant aux adultes d'exprimer des motifs éventuellement non repris dans nos items ("Autre(s) motif(s) éventuel(s)?"). Notre échelle a alors pu être soumise à un échantillon représentatif d'adultes en reprise d'études à l'université.

25Deux moyens de diffusion du questionnaire ont été mis en œuvre après la rentrée académique de l'année 2006-2007. D'une part, nous sommes intervenus pendant certains cours, avec l'accord du responsable, afin de solliciter la participation des étudiants. Les copies étaient ensuite collectées au fur et à mesure par les conseillers à la formation desdits cours. D'autre part, une version électronique du questionnaire a été transmise aux adultes en reprise d'étude provenant d'autres facultés et programmes. Au total, 134 (44,7%) participants ont rendu une version écrite, tandis que 166 (55,3%) versions Internet ont été récoltées. Dans les deux cas, les participants étaient assurés de la confidentialité des données.

26Pour rappel, l'objectif central de cette étude était de valider la taxonomie de Carré adaptée au contexte universitaire. Nous souhaitions également apprécier l'importance de chacun des motifs par rapport aux autres. Dans un premier temps, nous allons donc classifier les moyennes de toutes les réponses aux échelles de Likert (de 1 = "pas du tout d'accord" à 7 = "tout à fait d'accord"), de sorte à observer une hiérarchie des motifs d'entrée. Notons que seuls deux répondants se sont exprimés à la question ouverte "autre(s) motif(s) éventuel(s)", ne faisant que paraphraser des motifs déjà présents. Nous prétendons donc avoir abordé la grande majorité des motifs d'entrée via notre questionnaire.

27Avant de présenter la hiérarchie des motifs d'engagement, il nous a paru opportun de réaliser des analyses de la variance sur échantillons indépendants avec tous nos items, de sorte de vérifier l'impact éventuel de l'université d'appartenance, du nombre d'années composant le master (1 ou 2ans), de la modalité de passation (écrite ou Internet) et du statut professionnel des participants (travailleur ou non). Ceux-ci se sont révélés non significatifs, hormis pour quatre items au niveau du statut professionnel. Premièrement, les adultes en reprise d'études exerçant une activité professionnelle au moment de leur entrée en formation souhaitent, logiquement, davantage acquérir des cadres théoriques nécessaires à leur activité professionnelle ( M = 5,30, ET = 1,90; p < 0,01) que les autres ( M = 4,19, ET = 2,35). Quant à l'objectif de concevoir des projets novateurs, les travailleurs( M = 4,09, ET = 2,21; p < 0,05) se distinguent également des adultes sans emploi ( M = 3,29, ET = 2,31). Ensuite, sans surprise, trouver un lieu où réfléchir à sa pratique est plutôt invoqué par les travailleurs ( M = 3,91, ET = 2,28; p < 0,01) que par les autres ( M = 3,10, ET = 2,24). Enfin, toujours très logiquement, se rendre plus compétitif sur le marché de l'emploi intéresse plus les adultes sans activité professionnelle ( M = 5,17, ET = 2,11; p < 0,05) que les travailleurs ( M = 4,41, ET = 2,28).

28Le tableau 1, reprenant la hiérarchie des motifs d'entrée, montre une certaine prédominance des motifs épistémiques sur les autres. D'autre part, il révèle assez clairement la faiblesse du motif dériva-

Tableau 1

Hiérarchie des motifs d'engagement en formation universitaire

29 * EPI = épistémique, VOC = vocationnel, PRO = opératoire professionnel, IDE = identitaire, ECO = économique, SOC = socio-affectif, DER = dérivatif, PRE = prescriptif. ** Pour fragmenter ce tableau en trois grandes catégories en fonction du degré d'accord par rapport à chaque item, leurs moyennes ont été comparées à la moyenne théorique de 4, des tests à un échantillon.

Table 1

Hierarchy of entry motives in university programs

30tif (DER1) ainsi que du motif prescriptif (PRE1) à l'université. Ne nous intéressant qu'aux motifs susceptibles d'être représentatifs à l'université, nous n'intégrerons donc pas ces deux motifs dans nos analyses factorielles. Par contre, l'unique item du motif socio affectif, pourtant inexistant chez les ARE de notre pré-test, sera conservé en vue d'observer son éventuelle saturation sur l'un ou l'autre facteur.

31Avant de procéder à l'analyse factorielle exploratoire, la distribution des items a été vérifiée. Ceux dont les coefficients de normalité, d'asymétrie et d'aplatissement étaient trop éloignés des valeurs seuils ont été ôtés de l'analyse (Laveault & Grégoire, 2002). Il s'agissait des items EPI4, VOC4 et VOC5.

1 Le KMO, ou indice de Kaiser-Meyer-Olkin, est une mesure d'adéquation de l'échantillonnage. Plus ce (...)

32Nous avons alors pu mener l'analyse factorielle exploratoire de nos dix-sept motifs, via la méthode de l'analyse en composantes principales. Celle-ci a extrait quatre facteurs expliquant 54,15% de la variance totale (valeurs propres > 1). L'indice KMO et le test de sphéricité de Bartlett s'avèrent tous deux satisfaisants ( KMO = 0,76 > 0,7, ²(136) = 1098,12, p < 0,05) 1. D'après Preacher et MacCallum (2002), il est indéfendable d'imposer une structure d'indépendance (rotation varimax) à des dimensions effectivement corrélées. Nous avons donc procédé à une rotation oblique avec normalisation de Kaiser, qui nous donne les résultats présentés au tableau 2. Seules les saturations factorielles supérieures à .50 y sont reprises.

33Le premier facteur (IDE) est assez aisé à identifier: il comprend principalement les items identitaires. Notons-y également la présence de l'item socio-affectif, qui ne sature sur aucun autre facteur. Du côté du second facteur (VOC) sont rassemblés les motifs vocationnels et les motifs économiques. Y apparaît également un motif opératoire professionnel, dont le sens est somme toute assez proche des motifs vocationnels. Ensuite, le facteur trois correspond clairement aux motifs opératoires professionnels (OPE). Quant au facteur quatre (EPI), nous y observons l'ensemble des motifs épistémiques.

Tableau 2

Saturation factorielle des motifs d'engagement en formation

34 * IDE = motifs identitaires, VOC = motifs vocationnels, OPE = motifs opératoires professionnels, EPI = motifs épistémiques. ** L'alpha passe à .78 en cas de suppression de l'item SOC1 a part de variance expliquée par le facteur.

Table 2

Factor loadings of entry motives

2 Le RMSEA (Root mean square error of approximation) doit être inférieur à .10 pour être acceptable. (...)

3 Les valeurs GFI (Goodness of fit index), CFI (Comparative fit index) et NNFI (Non normed fit index (...)

35En vue de vérifier la structure interne de notre échelle de dix-sept motifs (tableau 2), nous avons procédé à une analyse confirmatoire de notre modèle en quatre facteurs obliques par LISREL (Jöreskog & Sörbom, 1996). L'item IDE3 a été retiré de l'analyse au vu de sa double saturation factorielle. Les indices absolus, qui indiquent dans quelle mesure le modèle théorique posé a priori reproduit correctement les données collectées, se sont révélés être dans les normes classiques: ² (98) = 263,57, p < 0,01; RMSEA = .08; SRMR = .08 2. Les indices incrémentaux (ou de comparaison), qui visent à vérifier dans quelle mesure l'ajustement du modèle testé est meilleur que celui d'un modèle plus restrictif, sont quant à eux apparus très légèrement inférieurs aux normes classiques: GFI = .89; CFI = .89; NNFI = .87 3 Cependant, l'analyse des indices de modification n'indique pas de possibilité d'augmenter significativement nos indices d'ajustement sans transgresser la plausibilité théorique de nos facteurs. Par ailleurs, l'ensemble des tests t associés à chacune des contributions factorielles est supérieur à 1,96 (validité convergente). Ensuite, nous avons testé la validité discriminante de notre modèle en le comparant à un modèle dans lequel toutes les corrélations entre les construits latents ont été contraintes à 1: ² (119) = 386,06. La différence des deux ² s'avérant significative par rapport à la différence des degrés de liberté, nous considérons la validité discriminante comme acceptable (Fornell & Larcker, 1981). En conclusion, nos données s'ajustent bien à notre modèle en quatre facteurs.

36Au niveau descriptif, les moyennes des ARE aux motifs épistémiques ( M = 4,83, ET = 1,11) et identitaires ( M = 4,77, ET = 2,11) s'avèrent clairement supérieures à celles des motifs vocationnels ( M = 3,92, ET = 1,42) et opératoires professionnels ( M = 3,84, ET = 1,69). Au niveau corrélationnel, le tableau 3 montre que les motifs identitaires corrèlent significativement avec les trois autres. Par ailleurs, on observe une corrélation positive entre les motifs épistémiques et opératoires professionnels.

37Enfin, bien que n'ayant aucune hypothèse a priori sur les relations entre l'âge, le sexe et les motifs d'entrée en formation, il est courant dans la littérature présentant ce type de recherche de tester d'éventuelles différences.

Tableau 3

Corrélations entre les quatre facteurs de l'échelle des motifs

38 * IDE = motifs identitaires, VOC = motifs vocationnels, OPE = motifs opératoires professionnels, EPI = motifs épistémiques. ** Corrélation significative au niveau .01.

Table 3

Correlations among the four factors of the entry motives scale

39Au niveau du genre, nous observons une différence significative ( t = -3,02, p < 0,01) à l'avantage des femmes ( M = 5,13, ET = 1,12) par rapport aux hommes ( M = 4,69, ET = 1,05), et ce uniquement pour le motif épistémique. Quant à l'âge, nos données montrent que plus les étudiants adultes sont âgés, moins ils s'engagent pour des motifs vocationnels ( r = -.21, p < 0,01). D'autre part, plus nos participants sont âgés, plus ils rapportent des motifs opératoires professionnels ( r = .23, p < 0,01) et épistémiques ( r = .17, p < 0,05).

40Pour rappel, l'objectif central de notre recherche était d'examiner la validité d'une échelle descriptive de motifs d'engagement en formation d'adultes inscrits à un programme universitaire, sur base d'une adaptation de l'échelle de Carré (2001). Tout d'abord, plusieurs apports théoriques méritent d'être soulignés. Globalement, nous avons validé la présence de quatre motifs d'entrée des adultes à l'université. Dans l'ordre d'importance, il s'agit des motifs épistémiques, identitaires, vocationnels et opératoires professionnels. Cette prédominance des motifs épistémiques, motivation la plus intrinsèque (Deci & Ryan, 2000), rejoint les conclusions de plusieurs recherches préalables basées sur un public d'universitaires (De Smedt et al., 2002; Henry & Basile, 1994; Nils, 2005).

41Ensuite, contrairement aux résultats de Carré (2001), nous avons pu constater que les motifs dérivatifs et prescriptifs ne sont pas pertinents chez des ARE à l'université. Ces deux résultats plaident pour l'importance de distinguer les formations continues professionnelles, où les adultes viennent principalement acquérir des compétences (Brouet & Mattison, 1998; Rubenson, 2001), des formations continues à l'université dans les recherches ultérieures.

42Par ailleurs, d'intéressantes corrélations entre les motifs d'entrée ont pu être observées. La corrélation liant les motifs identitaires à tous les autres laisse à penser que, quel que soit le motif principal mobilisé par des adultes, reprendre une formation universitaire présente toujours un lien plus ou moins important avec la représentation de soi, et plus précisément encore avec l'estime de soi. À cet égard, il nous faut préciser davantage ce que l'on entend par motifs identitaires. En effet, au regard de la littérature, différentes interprétations peuvent être avancées. Tout d'abord, ce lien avec l'estime de soi rappelle l'idée de but impliquant l'ego (Nicholls, Cheung, Lauer & Patashnick, 1989). D'après ces auteurs, les buts impliquant l'ego signalent un souci de développer une compétence élevée (ou d'éviter de paraître incompétent), manifesté à soi ou aux autres. Ces buts, assimilés aux buts de performance (Dweck, 1986), sont souvent associés à des conséquences académiques non adaptatives, comme la réduction de l'effort académique (Hidi & Harackiewicz, 2000). Dans cette perspective, commencer un programme universitaire pour des motifs identitaires pourrait nuire à l'engagement des adultes. Toutefois, ces conséquences non adaptatives présupposent souvent la priorité donnée par l'individu à des comparaisons normatives avec autrui (Grant & Dweck, 2003). Or, l'idée de motif identitaire telle que nous la concevons peut également se traduire en termes de promotion de soi. Nous pensons donc que des travaux ultérieurs devront préciser si ces motifs identitaires, tels que nous les avons mesurés, ressortent davantage d'une logique de comparaison normative à autrui ou d'un processus de dépassement de soi.

43Nous avons également pu mettre en évidence des corrélations importantes entre les motifs épistémiques et opératoires professionnels d'une part, et les motifs identitaires et vocationnels d'autre part. Premièrement, ce résultat corrobore les observations de Carré (2001), montrant que les motifs d'entrée en formation ne sont pas indépendants les uns des autres, et que l'entrée en formation est fréquemment le résultat de la combinaison de deux voire plus de deux motifs différents. Deuxièmement, ces corrélations spécifiques peuvent être interprétées à la lueur de la dimension "apprentissage" développée par le même auteur. En effet, les motifs épistémiques et opératoires professionnels supposent la présence marquée d'une dynamique d'apprentissage dans le chef des adultes en reprise d'études, ce qui n'est pas le cas des motifs identitaires et vocationnels.

44Ensuite, au niveau des implications pratiques, nous pensons que notre échelle pourrait intéresser certains acteurs de terrain, tels que les conseillers à la formation. En effet, bien qu'il s'agisse de se garder d'une utilisation pronostique à finalité sélective (Bellier, 1998), la passation d'une telle échelle pourrait permettre aux apprenants adultes de poser un regard réflexif sur leur démarche d'entrée en formation. Cette prise de conscience pourrait en outre constituer une bonne base de discussion, lors des premières rencontres entre l'apprenant et le conseiller à la formation. Mieux connaître les motivations de départ des adultes viserait ainsi à optimiser leur persistance et leurs chances de réussite.

45Notre recherche présente toutefois certaines limites. Premièrement, nous avons du ôter l'item IDE3 de l'analyse factorielle confirmatoire, au vu de sa saturation à la fois sur le facteur identitaire et sur le facteur épistémique. Avec le recul, la remise en question évoquée dans ce motif pourrait se comprendre à la fois dans une logique de participation à la dynamique identitaire de l'adulte et dans le cadre d'une volonté d'acquisition de connaissances, donc dans une logique épistémique. Deuxièmement, bien que nos indices de fiabilité respectent les normes classiques, le nombre d'items constituant le facteur des motifs identitaires est assez faible. D'autres énoncés devront donc être ajoutés aux versions ultérieures de cette échelle, ce qui permettra par ailleurs de préciser les conceptions associées aux motifs identitaires. Troisièmement, les indices d'ajustement proposés dans l'analyse confirmatoire sont acceptables, mais se situent à la limite des normes classiquement utilisées dans la littérature. La réalisation d'une étude de fidélité ultérieure, avec les mêmes items, permettrait de renforcer les qualités psychométriques de notre échelle.

46Enfin, plusieurs perspectives futures peuvent être envisagées au terme de cette recherche. Tout d'abord, il serait intéressant d'intégrer notre échelle à des recherches longitudinales. Cela permettrait d'évaluer le caractère évolutif, pluriel et contingent des motifs d'entrée en formation (Carré, 2001). En outre, cela permettrait de mettre en relation les motifs d'entrée en formation des adultes avec d'autres variables motivationnelles, tant à l'entrée de la formation qu'au cours de celle-ci. En effet, de nombreux auteurs ont constaté la tendance des adultes en reprise d'études à abandonner leur parcours de formation avant terme (Brown, 2002; Kasworm & Pike, 1994). Nous pensons que l'étude de l'évolution des motifs d'engagement, des raisons que se donnent les ARE de poursuivre ou non leur formation, participera à la compréhension des facteurs de persistance et d'abandon spécifiques à cette population. Des hypothèses relatives à l'existence de profils de motifs favorisant ou non la persistance et la réussite académique pourront également être vérifiées.

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Les motifs d'entrée en formation des adultes en reprise d'études un...

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More and more adults undertake a university program for different reasons that are often unknown. The goal of this paper is to validate the adaptation of the descriptive scale measuring adults' motives developed by Carré (2001), which referred to vocational training but not university programs. We asked 300 adults undertaking a university program to answer a questionnaire about their entry motives.

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ESAS : échelle du sentiment d'appartenance sociale 

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ESAS : échelle du sentiment d'appartenance sociale 

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L'article de Grohmann et Kauffeld présente les étapes à suivre pour obtenir, à partir d'une première ébauche, un questionnaire d'évaluation concis et fiable.

Établir une première ébauche

La première étape consiste à élaborer une première ébauche du questionnaire d'évaluation, sur la base des dimensions de la formation et des questions ou énoncés que l'on souhaite étudier. A ce stade, deux conseils ressortent de l'article :

Évaluer chaque dimension de la formation au moyen de deux énoncés. En effet, une analyse de la littérature démontre que deux énoncés suffisent pour recueillir un résultat fiable sur une dimension (Grohmann et Kauffeld, 2013, p. 141).

Réutiliser et adapter des questions posées dans de précédentes études académiques. Dans la plupart des cas, la qualité de construction des énoncés a donc déjà été vérifiée une première fois.

À la fin de cette étape de construction, la première version du Q4TE comporte 22 énoncés.

Simplifier le questionnaire

La seconde étape consiste à réduire la longueur du questionnaire en diminuant, dans la mesure du possible, le nombre d'énoncés. À cette fin, les auteures proposent de tester le questionnaire une première fois sur un échantillon de participants à une formation. Puis, elles réalisent une analyse factorielle exploratoire sur les données obtenues. Cette méthode statistique a pour but de " r éduire un nombre important d'informations à quelques grandes dimensions importantes " (Durant C., 2003, p. 1). L'idée est de supprimer tous les énoncés portant sur une seule et même dimension pour, idéalement, n'en garder que deux.

Une analyse factorielle exploratoire se réalise assez facilement au moyen du logiciel de traitement statistique de données. On trouve en ligne des supports pédagogiques afin de comprendre la démarche sous-jacente à la méthode (voir, p. ex., Durand C., 2003) ainsi que des tutoriels permettant de réaliser une analyse pas à pas et d'interpréter correctement les résultats (à ce sujet, voir, par exemple, le site web de l'Université de Sherbrooke dédié à SPSS).

La qualité du résultat de cette étape dépend de la qualité des données récoltées. À ce sujet, les auteures soulignent l'importance de sélectionner les personnes interrogées en tenant compte laps de temps entre la fin de leur formation et leur autoévaluation. Ce laps de temps ne doit pas être inférieur à quatre semaines, pour laisser un premier transfert des connaissances se réaliser de l'environnement de formation à l'environnement de travail. Il ne doit pas être supérieur à deux ans car, passé ce délai, les participants ont de réelles difficultés à se souvenir de leur formation.

Grohmann et S. Kauffeld réalisent ainsi une première enquête auprès de 251 personnes au moyen du Q4TE. Toujours dans un souci d'économie de ressources, les participants complètent le questionnaire en ligne. L'analyse factorielle exploratoire permet de réduire le nombre d'énoncés de 22 à 12 ( Voir tableau 1).

Valider la structure du questionnaire

L'étape finale est la confirmation de la structure sous-jacente du questionnaire (Durant C., 2003, p.4). Concrètement, il s'agit de vérifier que chaque énoncé soit bien rattaché à la dimension qu'il évalue. A cette fin, les auteures proposent de réaliser deux analyses factorielles confirmatoires : une première sur le même échantillon de participants que celui utilisé précédemment, une deuxième sur un nouvel échantillon de participants. Comme précédemment, de telles analyse peuvent se faire assez facilement au moyen du logiciel SPSS / PASW et de ressources disponibles sur internet.

Ces analyses confirment la structure du Q4TE : chaque section du questionnaire correspondant bien à une dimension de la formation et chaque énoncé étant bien placé dans la section adéquate ( Voir tableau 1).

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L'évaluation de la formation : un instrument simple et fiable à la portée des praticiens

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L'article de Grohmann et Kauffeld présente les étapes à suivre pour obtenir, à partir d'une première ébauche, un questionnaire d'évaluation concis et fiable. Établir une première ébauche La première étape consiste à élaborer une première ébauche du questionnaire d'évaluation, sur la base des dimensions de la formation et des questions ou énoncés que l'on souhaite étudier.

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Echelle technologique ICAP pour mesurer la façon dont les enseignants intègrent la technologie dans les activités d'apprentissage

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Echelle technologique ICAP pour mesurer la façon dont les enseignants intègrent la technologie dans les activités d'apprentissage

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Highlights

*
A scale to assess how technology is integrated into learning activities is needed.

*
We developed the ICAP-TS to assess technology integration in learning activities.

*
The ICAP-TS differentiates four learning activities supported by technology use.

*
The four-factor 12-item ICAP-TS showed satisfactory validity and reliability.

*
The ICAP-TS can be used to investigate the effects of technology use on learning.

Abstract

Previous research investigating the use of technology in school has focused mainly on the frequency of use of digital tools during lessons rather than investigating how technology is integrated with respect to different kinds of learning activities.

Since the impact of technology use on learning depends on how it is used and on what activities supported by technology are implemented in lessons, a measurement instrument assessing how technology is integrated into learning activities is necessary to investigate its impact on teaching and learning processes. According to the interactive, constructive, active, and passive (ICAP) framework, which distinguishes four different learning activities based on the level of students' cognitive engagement, we developed the 12-item ICAP Technology Scale (ICAP-TS) that accounts for all four dimensions of technology integration in lessons. We used confirmatory factor analysis to validate the four-factor structure of the ICAP-TS with a sample of 1059 upper-secondary school teachers from Switzerland. We also examined reliability using classical test theory and Rasch model analysis to assess the scale's psychometric characteristics. We then analyzed the associations between the ICAP-TS and a general use frequency measure of 12 educational technologies to test the criterion validity. The results confirmed the four-factor structure of the ICAP-TS and revealed good instrument accuracy. The most difficult items to endorse are those describing the integration of technology into interactive learning activities. Furthermore, all 12 items significantly correlated with the frequency of use of 12 educational technologies. We recommend the ICAP-TS as a short and reliable measurement scale for assessing how technology is integrated into lessons, considering different learning activities based on the ICAP theoretical model.

Data availability

The data that has been used is confidential.

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"Development and validation of the ICAP Technology Scale to measure how teachers integrate technology into learning activities"

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Previous research investigating the use of technology in school has focused mainly on the frequency of use of digital tools during lessons rather than...

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Se construire un compte sur researchgate 

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Se construire un compte sur researchgate 

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Se documenter sur l’état de la recherche : sites et bases de données de référence

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A destination des enseignants, formateurs, personnels d’encadrement nous indiquons ici une liste des sites, catalogues et bases de données de référence à connaître et à pratiquer lorsqu’il s’agit de s’informer sur l’état de la recherche en matière de numérique dans l’éducation (mise à jour : 07/04/2…

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Méthodes Quantitatives en Sciences de l’Education

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Introduction pratique aux méthodes quantitatives

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Introduction pratique aux méthodes quantitatives en Sciences de l'éducation et de la formation, Atramenta, 2019 - ISBN 9789523405011 Cet ouvrage est un compagnon de route de l'éducationniste dans l'exploration, la maîtrise progressive et l'usage des méthodes quantitatives pour l'analyse et la recherche en éducation et formation. Il est conçu de façon à accompagner l'utilisateur, des premiers stades de la formation jusqu'à l'autonomie. À cette fin, l'étendue du contenu présenté est des plus larges, allant des notions de base de statistique descriptive jusqu'à des méthodes avancées comme les modèles d'équations structurelles. S'adressant à un public non-familier des méthodes quantitatives, l'ouvrage privilégie une approche pratique, l'utilisation de logiciels statistiques, et des exemples illustrant les règles de procédure et d'interprétation.

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standardisation par centration – réduction

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standardisation max-min en intervalle [0 ; 1]

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standardisation max-min dans un intervalle quelconque

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standardisation par moyenne ou écart-type

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graphique variable dépendante estimée / résidu

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racine de la moyenne des carrés des erreurs

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test du coefficient d’aplatissement de mardia

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Accueil - Introduction pratique aux méthodes quantitatives

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Introduction pratique aux méthodes quantitatives en Sciences de l'éducation et de la formation , Atramenta, 2019 - ISBN 9789523405011 Cet ouvrage est un compagnon de route de l'éducationniste dans l'exploration, la maîtrise progressive et l'usage des méthodes quantitatives pour l'analyse et la recherche en éducation et formation.

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50 fonctions Excel à connaître absolument

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Nous avons rassemblé 50 fonctions Excel variées, permettant de tirer profit de l’ensemble des fonctionnalités du logiciel.

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Lorsque vous êtes prêt à créer un graphique pour vos données dans Excel pour le web, il peut être utile d'en savoir un peu plus sur chaque type de graphique. Vous découvrirez ainsi comment organiser vos données pour le type de graphique souhaité, ou quel type de graphique est approprié pour vos données.

Cliquez sur un type de graphique pour plus d'informations

Histogrammes

Les données organisées en colonnes ou en lignes dans une feuille de calcul peuvent être représentées dans un graphique en histogrammes. Ce type de graphique affiche généralement les catégories le long de l'axe horizontal et les valeurs le long de l'axe vertical, comme illustré dans ce graphique :

Types d'histogrammes

Histogramme groupé Un histogramme groupé affiche les valeurs sous forme de colonnes en 2D. Utilisez ce graphique lorsque vous avez des catégories représentant :

des plages de valeurs (par exemple, des totaux d'éléments) ;

des ajustements d'échelle spécifiques (par exemple, une échelle Likert avec des entrées telles que totalement d'accord, d'accord, neutre, pas d'accord, totalement pas d'accord).

des noms qui ne sont pas dans un ordre spécifique (par exemple, des noms d'articles, des noms géographiques ou des noms de personnes).

Histogramme empilé Un histogramme empilé affiche les valeurs sous forme de colonnes empilées en 2D. Utilisez ce graphique lorsque vous avez plusieurs série de données et que vous voulez mettre en évidence le total.

Histogramme empilé 100 % Un histogramme empilé 100 % affiche les valeurs dans des colonnes en 2D qui sont empilées pour représenter 100 %. Utilisez ce graphique lorsque vous disposez d'au moins deux séries de données dont vous voulez faire ressortir les contributions au total, notamment si le total est le même dans chaque catégorie.

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Graphiques en courbes

Les données qui sont agencées dans des colonnes ou des lignes sur une feuille de calcul peuvent être représentées dans un graphique en courbes. Dans un graphique en courbes, les données de catégorie sont distribuées de manière régulière le long de l'axe horizontal et toutes les données de valeurs sont distribuées de manière régulière le long de l'axe vertical. Les graphiques en courbes peuvent afficher des données continues sur une période donnée sur un axe mis à l'échelle de façon homogène et s'avèrent idéaux pour afficher les tendances des données à intervalles réguliers, comme les mois, les trimestres ou les années fiscales.

Types de graphiques en courbes

Courbes et courbes avec marques de données Qu'ils soient affichés avec ou sans marques pour indiquer des valeurs de données individuelles, les graphiques en courbes peuvent afficher les tendances au fil du temps ou des catégories espacées de façon uniforme, en particulier si vous avez de nombreux points de données et que l'ordre de leur affichage est important. S'il y a de nombreuses catégories ou que les valeurs sont approximatives, utilisez un graphique en courbes sans marques.

Courbes empilées et courbes empilées avec marques de données Qu'ils soient affichés avec ou sans marques pour indiquer des valeurs de données individuelles, les graphiques en courbes empilées permettent d'afficher la tendance de la contribution de chaque valeur sur une période donnée ou pour des catégories espacées de façon régulière.

Courbes empilées 100 % et courbes empilées 100 % avec des marques de données Qu'ils soient affichés avec ou sans marques pour indiquer des valeurs de données individuelles, les graphiques en courbes empilées 100 % permettent d'afficher la tendance du pourcentage de contribution pour chaque valeur sur une période donnée ou pour des catégories espacées de façon régulière. S'il y a de nombreuses catégories ou que les valeurs sont approximatives, utilisez un graphique en courbes 100 % sans marques.

Remarques :

Les graphiques en courbes fonctionnent de façon optimale lorsque vous avez plusieurs séries de données dans votre graphique ; si vous avez une seule série de données, il est préférable d'utiliser un graphique en nuages de points.

Les graphiques en courbes empilés ajoutent les données, ce qui ne correspond peut-être pas au résultat attendu. Étant donné qu'il n'est peut-être pas facile de voir que les lignes sont empilées, envisagez d'utiliser à la place un autre type de graphique en courbes ou en aires empilées.

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Graphiques en secteurs et en anneau

Les données qui sont agencées en une colonne ou une ligne dans une feuille de calcul peuvent être représentées dans un graphique en secteurs. Les graphiques en secteurs représentent la taille des éléments d'une série de données par rapport à leur somme. Les points de données dans un graphique en secteurs sont représentés sous forme de pourcentage du graphique entier.

Il est conseillé d'utiliser un graphique en secteurs quand :

vous avez une seule série de données ;

aucune des valeurs dans vos données n'est négative ;

presqu'aucune des valeurs dans vos données n'est nulle ;

vous n'avez pas plus de sept catégories, qui représentent toutes des parties du graphique entier.

Types de graphiques en secteurs

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Graphiques en anneaux

Les données qui sont agencées uniquement dans des colonnes ou des lignes dans une feuille de calcul peuvent être représentées dans un graphique en anneau. De même qu'un graphique en secteurs, un graphique en anneau représente la relation des différentes parties par rapport au total, mais il peut contenir plusieurs série de données.

Types de graphiques en anneaux

Anneau Les graphiques en anneaux affichent les données en anneaux, où chaque anneau représente une série de données. Si les pourcentages sont affichés dans des étiquettes de données, chaque anneau totalise 100 %.

Remarque : Les graphiques en anneau ne sont pas très lisibles. Il peut être préférable d'utiliser plutôt un histogramme empilé ou un graphique à barres empilées.

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Graphiques à barres

Les données qui sont agencées dans des colonnes ou des lignes dans une feuille de calcul peuvent être représentées dans un graphique à barres. Ce type de graphique permet de représenter les comparaisons entre différents éléments. Dans un graphique à barres, les catégories sont généralement disposées le long de l'axe vertical, et les valeurs le long de l'axe horizontal.

Il est conseillé d'utiliser un graphique à barres lorsque :

Types de graphiques à barres

Groupé Un graphique à barres groupées affiche des barres au format 2D.

Barres empilées Les graphiques à barres empilées montrent la relation qui existe entre un tout et ses éléments individuels dans des barres en 2D.

Empilé 100 % Un graphique à barres empilées 100 % montre des barres en 2D qui comparent le pourcentage de contribution de chaque valeur par rapport à un total entre catégories.

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Graphiques en aires

Les données organisées en colonnes ou en lignes dans une feuille de calcul peuvent être tracées dans un graphique en aires. Les graphiques en aires peuvent être utilisés pour tracer les modifications sur une période donnée et attirer l'attention sur la valeur totale pour une tendance. Ce type de graphique, qui affiche la somme des valeurs tracées, indique également la relation qui existe entre un tout et ses différentes parties.

Types de graphiques en aires

Aires Représentés au format 2D, les graphiques en aires montrent la tendance de valeurs sur une période donnée ou d'autres données de catégories. En règle générale, envisagez d'utiliser un graphique en courbes au lieu d'un graphique en aires non empilées, car les données d'une série peuvent être masquées par les données d'une autre série.

Aires empilées Les graphiques en aires empilées montrent la tendance de la contribution de chaque valeur sur une période donnée ou d'autres données de catégorie au format 2D.

Barres empilées 100 % Les graphiques en aires empilées 100 % montrent la tendance de contribution en pourcentage pour chaque valeur sur une période donnée ou d'autres données de catégorie.

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Nuages de points

Les données qui sont agencées dans des colonnes et des lignes d'une feuille de calcul peuvent être représentées dans un graphique en nuages de points. Placez les valeurs x dans une ligne ou colonne, puis entrez les valeurs y correspondantes dans les lignes ou colonnes adjacentes.

Un graphique en nuages de points comporte deux axes de valeurs : un axe horizontal (x) et un axe vertical (y). Il associe les valeurs x et y en points de données uniques et les affiche à des intervalles irréguliers ou des groupes. Les graphiques en nuages de points sont généralement utilisés pour afficher et comparer des valeurs numériques, telles que des données scientifiques, statistiques et d'ingénierie.

Il est conseillé d'utiliser un graphique en nuages de points lorsque :

vous souhaitez changer l'échelle de l'axe horizontal ;

vous souhaitez que l'axe horizontal soit une échelle logarithmique ;

les valeurs de l'axe horizontal ne sont pas régulièrement espacées ;

l'axe horizontal comporte de nombreux points ;

vous souhaitez ajuster les échelles d'axes indépendants d'un graphique en nuage de points pour fournir plus d'informations sur les données incluant des paires ou des ensembles groupés de valeurs ;

vous souhaitez afficher les similitudes entre les grands ensembles de données au lieu des différences entre les points de données ;

vous souhaitez comparer plusieurs points de données quelle que soit la période ; plus vous incluez de données dans un graphique en nuages de points, plus les comparaisons sont satisfaisantes.

Types de graphiques en nuages

Nuage de points Ce graphique affiche les points de données sans connecter les lignes pour comparer des paires de valeurs.

Nuage de points avec courbes lissées et marques de données, et nuage de points avec courbes lissées Ce graphique affiche une courbe lissée qui connecte les points de données. Les courbes lissées peuvent être affichées avec ou sans marqueurs. Utilisez une courbe lissée sans marqueurs s'il y a de nombreux points de données.

Nuage de points avec des traits droits et marqueurs, et nuage de points avec des lignes droites Ce graphique présente des lignes de connexion droites entre les points de données. Les traits droits peuvent être affichés avec ou sans marques.

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Autres graphiques

Les données organisées en colonnes ou en lignes dans une feuille de calcul peuvent être représentées dans un graphique en radar. Les graphiques en radar comparent les valeurs agrégées de plusieurs série de données.

Types de graphiques en radar

Radar et radar avec marquage des données Avec ou sans marquage de chaque point de données, les graphiques en radar représentent les variations des valeurs par rapport à un point central.

Radar plein Dans un graphique en radar plein, la zone couverte par une série de données est colorée.

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# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En statistiques, le test de Kolmogorov-Smirnov est un test d'hypothèse utilisé pour déterminer si un échantillon suit bien une loi donnée connue par sa fonction de répartition continue, ou bien si deux échantillons suivent la même loi.

Ce test repose sur les propriétés des fonctions de répartition empiriques. Soit n variables iid définies sur un espace de probabilité , à valeurs dans , avec pour fonction de répartition F. La fonction de répartition empirique de l'échantillon est définie par :

où est la fonction indicatrice de l' événement A.

Notons la variable aléatoire . On a la convergence suivante :

Remarquons que la limite à droite ne dépend pas de F. Cela découle du fait que converge en loi vers un pont brownien changé de temps par l'inverse F−1 de F. La série α( c) se déduit des propriétés de ce dernier processus.

Il est ainsi facile de proposer un test d'hypothèse pour décider si un échantillon provient bien d'une loi donnée, ou si deux échantillons ont la même loi, lorsque leurs fonctions de répartitions sont continues.

On peut aussi considérer et .

Le test de Kolmogorov-Smirnov est par exemple utilisé pour tester la qualité d'un générateur de nombres aléatoires.

Mise en œuvre

scipy.stats.kstest avec Python pour déterminer si un échantillon suit une loi donnée

scipy.stats.ks_2samp avec Python pour déterminer si deux échantillons suivent la même loi de distributions

Références

(en) David Williams, Weighing the Odds: a Course in Probability and Statistics, Cambridge University Press, 2001, 548 p. .

Notes et références

Liens externes

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En statistiques, le test de Kolmogorov-Smirnov est un test d'hypothèse utilisé pour déterminer si un échantillon suit bien une loi donnée connue par sa fonction de répartition continue, ou bien si deux échantillons suivent la même loi. Ce test repose sur les propriétés des fonctions de répartition empiriques.

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