Résumés
Résumé
L’article décrit le processus d’élaboration et de validation de l’Échelle de Mesure de la Présence Socio-Affective en Formation (EMSPA e-Formation). Cette échelle a été construite en prenant appui sur le modèle théorique de la présence sociale en e-Formation (Jézégou, 2022). L’étude repose sur un échantillon de 309 étudiants inscrits en Master en sciences de l’éducation et de la formation, intégralement en distanciel et dispensé par des universités françaises. Dans un premier temps, une analyse factorielle exploratoire met en évidence une structure factorielle à trois facteurs, caractérisée par une bonne cohérence interne. Dans un second temps, une analyse factorielle confirmatoire valide cette structuration et confirme les relations entre les trois facteurs identifiés. Les résultats montrent que cette échelle constitue un instrument psychométrique robuste pour l’étude et pour l’analyse de la présence socio-affective en e-formation, tout en ouvrant des perspectives pour de futures recherches.
Mots-clés :
- échelle de mesure,
- e-Formation,
- présence sociale,
- présence socio-affective
Abstract
The article outlines the development and validation process of the measurement scale for socio-affective presence in e-learning. This scale was constructed based on the theoretical model of social presence in e-learning (Jézégou, 2022). The study is based on a sample of 309 students enrolled in a fully online Master’s program in Education and Training Sciences, offered by French universities. First, an exploratory factor analysis reveals a three-factor structure with strong internal consistency. Second, a confirmatory factor analysis validates this structure and confirms the relationships between the three identified factors. The results demonstrate that this scale serves as a robust psychometric instrument for studying and analyzing socio-affective presence in e-training while opening new avenues for future research.
Keywords:
- e-learning,
- measurement scale,
- social presence,
- socio-affective presence
Resumo
O artigo descreve o processo de elaboração e validação da Escala de Medição da Presença Socioafetiva na Formação (EMPSA e-Formação). Esta escala foi construída com base no modelo teórico da presença social na e-Formação (Jézégou, 2022). O estudo baseia-se numa amostra de 309 estudantes matriculados num mestrado em Ciências da Educação e da Formação, inteiramente a distância que é oferecido por universidades francesas. Primeiramente, uma análise fatorial exploratória evidenciou uma estrutura fatorial de três fatores, caracterizada por uma boa coerência interna. De seguida, uma análise fatorial confirmatória validou esta estrutura e confirmou as relações entre os três fatores identificados. Os resultados mostram que esta escala constitui um instrumento psicométrico robusto para o estudo e a análise da presença socioafetiva na e-formação, além de abrir perspectivas para pesquisas futuras.
Palavras chaves:
- e-Formação,
- escala de medição,
- presença social,
- presença socioafetiva
Parties annexes
Bibliographie
- Aebischer, V. & Oberlé, D. (2016). Le groupe en psychologie sociale (5e éd.). Dunod.
- Albric, J. C. (2008). Psychologie de la communication : théories et méthodes (3e éd.). Armand Colin.
- Androwkha, S. & Jézégou, A. (2019). La présence socio-cognitive lors d’une activité collective à distance : une étude réalisée auprès de trois groupes d’enseignants en situation de formation. Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire (RIPTU), 16(3), 22-38. https://www.ritpu.ca/articles/view/364
- Augustinova, M. & Oberlé, D. (2013). Psychologie sociale du groupe au travail. De Boeck Supérieur.
- Beavers, A. S., Lounsbury, J. W., Richards, J. K., Huck, S. W., Skolits, G. J. & Esquivel, S. L. (2013). Practical considerations for using exploratory factor analysis in educational research. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 18(6), 1-13. https://doi.org/10.7275/qv2q-rk76
- Bebbouchi, D. & Jézégou, A. (2022). L’entraide d’étudiants dans l’apprentissage en ligne : le rôle joué par le sentiment d’appartenance à un groupe et par l’autodétermination de la motivation. Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire (RIPTU), 19(1), 1-17. https://doi.org/10.18162/ritpu-2022-v19n1-01
- Bègue, L. & Desrichard, O. (2013). Traité de psychologie sociale : La science des interactions humaines. De Boeck.
- Béland, S. & Michelot, F. (2020). Une note sur le coefficient oméga (ω) et ses déclinaisons pour estimer la fidélité des scores. Mesure et Évaluation en Éducation, 43(3), 103. https://doi.org/10.7202/1084526ar
- Bélisle, M., Heilporn, G., Lavoie, P., Lakhal, S., Lechasseur, K., Fernandez, N., Caty, M.-E. & Chichekian, T. (2022). Élaboration et validation d’une échelle de mesure de la professionnalisation des étudiants et des étudiantes universitaires en sciences de la santé. Mesure et Évaluation en Éducation, 45(2), 69-105. https://doi.org/10.7202/1105562ar
- Berger, J.-L. (2021). Analyse factorielle exploratoire et analyse en composantes principales : guide pratique [prépublication]. https://hal.science/hal-03436771v2
- Bourque, J., Poulin, N. & Cleaver, A. F. (2006). Évaluation de l’utilisation et de la présentation des résultats d’analyses factorielles et d’analyses en composantes principales en éducation. Revue des sciences de l’éducation, 32(2), 325-344. https://doi.org/10.7202/014411ar
- Byrne, B. M. (2006). Structural equation modeling with EQS. Basic concepts, applications, and programming (2e éd.). Routledge.
- Byrne, B. M. & Van De Vijver, F. J. R. (2010). Testing for Measurement and Structural Equivalence in Large-Scale Cross-Cultural Studies: Addressing the issue of Nonequivalence. International Journal of Testing, 10(2), 107-132. https://doi.org/10.1080/15305051003637306
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2e éd.). Erlbaum.
- Comrey, A. L. & Lee, H. B. (1992). A first course in factor analysis (2e éd.). Erlbaum.
- Conway, J. M. & Huffcutt, A. I. (2003). A review and evaluation of exploratory factor analysis practices in organizational research. Organizational Research Methods, 6(2), 147-168. https://doi.org/10.1177/1094428103251541
- Costello, A. B. & Osborne, J. (2005). Best practice in exploratory factor analysis: Four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment Research & Evaluation, 10(7), 1-9. https://www.researchgate.net/publication/209835856
- Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334. https://doi.org/10.1177/1094428103251541
- Darnon, C., Butera, F. & Mugny, G. (2008). Des conflits pour apprendre. Presses Universitaires de Grenoble.
- DeVellis, R. F. (2016). Scale development: Theory and applications (4e éd.). SAGE.
- Dewey, J. (1938). Logic: The Theory of Inquiry. Henry Holt and Company
- Dewey, J. & Bentley, A. F. (1949). Knowing and the known. Beacon Press.
- Diamantopoulos, A. & Siguaw, J. (2000). Introducing LISREL. SAGE.
- Doise, W. & Mugny, G. (1981). Le développement social de l’intelligence. Interéditions.
- Evrard, Y., Pras, B. & Roux, E. (2003). Market : études et recherches en marketing (3e éd.). Dunod.
- Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C. & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272-299. https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.3.272
- Festinger, L. (1954). A theory of social comparison processes. Human Relations, 7(2), 117-140. https://doi.org/10.1177/001872675400700202
- Fischer, G. N. (2015). Les concepts fondamentaux de la psychologie sociale (5e éd.). Dunod.
- Fokkema, M. & Greiff, S. (2017). How performing PCA and CFA on the same data equals trouble. European Journal of Psychological Assessment, 33(6), 399-402. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000460
- Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error: Algebra and Statistics. Journal of Marketing Research, 18(3), 382-388. https://doi.org/10.1177/002224378101800313
- Garrison, D. R. (2016). Thinking Collaboratively: Learning in a Community of Inquiry. Routledge.
- Garrison, D. R. (2017). E-Learning in the 21st Century: A Community of Inquiry Framework for Research and Practice (3e éd.). Routledge.
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8e éd.). Prentice-Hall.
- Hayes, A. F. & Coutts, J. J. (2020). Use Omega Rather than Cronbach’s Alpha for Estimating Reliability. But…. Communication Methods and Measures, 14(1), 124. https://doi.org/10.1080/19312458.2020.1718629
- Hu, L. & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
- Jézégou, A. (2019). Introduction générale. Dans A. Jézégou (dir.), Traité de la e-Formation des adultes, 9-15. De Boeck Supérieur.
- Jézégou, A. (2022). La présence à distance en e-formation : enjeux et repères pour la recherche et l’ingénierie. Presses Universitaires du Septentrion.
- Jézégou, A. (2023). La présence comme levier pour les apprentissages en groupe et en distanciel : quelles propriétés et quels modèles théoriques ? Distances et médiations des savoirs, 42. https://doi.org/10.4000/dms.9169
- Jézégou, A. (2025). Doing and being together to learn with and from others. The Theoretical Model of Social Presence in e-learning: MSP e-learning. Asian Journal of Distance Education, 20(1), 76-96. https://doi.org/10.5281/zenodo.14635232
- Jöreskog, K. G. (1993). Testing structural equation models. Dans K. A. Bollen & J. S. Long (dir.), Testing structural equation models, 294-316. SAGE.
- Kline, R. B. (2023). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford publications.
- Landauer, T. K. (1997). Behavioral research methods in human-computer interaction. Dans M. G. Helander, T. K. Landauer et P. V. Prabhu (dir.), Handbook of human-computer interaction, 203-227. North-Holland.
- Le Cardinal, G. & Guyonnet, J.-F. (2006). Le modélisateur, la modélisation, le modèle dans la recherche-action en sciences humaines. Communication et organisation, 30, 79-98.
- Lewin, K. (1948). Resolving social conflicts. Harper and Brothers.
- MacCallum, R. C., Widaman, K. F., Zhang, S. & Hong, S. (1999). Sample size in factor analysis. Psychological Methods, 4(1), 84-99. https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.1.84
- Maisonneuve, J. (1968). La dynamique des groupes. Presses Universitaires de France.
- Maury-Zing, C. (2024). Interactions sociales et travaux de groupe : étude des situations au sein d’un dispositif hybride de formation [communication]. XVIIIe Rencontres du Réseau international francophone de recherche en éducation et en formation (REF 2024), Fribourg, Suisse.
- Moscovici, S. (1979). Psychologie des minorités actives. Presses Universitaires de Paris.
- Moscovici, S. & Doise, W. (1992). Dissensions et consensus. Presses Universitaires de France.
- Perret-Clermont, A. N. (1979). La construction de l’intelligence dans les interactions sociales. Peter Lang.
- Perret-Clermont, A. N. & Nicolet, M. (2002). Interagir et connaître. Enjeux et régulations sociales dans le développement cognitif. L’Harmattan.
- Pett, M. A., Lackey, N. R. & Sullivan, J. J. (2003). Making Sense of Factor Analysis: The Use of Factor Analysis for Instrument Development in Health Care Research. SAGE.
- Proust-Androwkha, S. (2022). Description de la mise en oeuvre d’une démarche inductive pour caractériser les perceptions de présence des pairs-apprenants dans le cadre de la réalisation d’activités collectives à distance. Distances et médiations des savoirs, 2022(38). https://doi.org/10.4000/dms.7812
- Proust-Androwkha, S. (2023). Compte-rendu d’une étude empirique portant sur la présence socio-affective des pairs dans une formation en ligne : les étapes de l’analyse des données qualitatives fondée sur l’analyse à l’aide des catégories conceptualisantes. Recherches qualitatives, 42(1), 30-50. https://doi.org/10.7202/1100243arv
- Richalet, J. (1983). Identification des processus par la méthode du mode. Gordon Breach.
- Satorra, A. & Bentler, P. (1988). Scaling Corrections for Statistics in Covariance Structure Analysis. Dans American Statistical Association 1988 Proceedings of the Business and Economics Section (p. 308-313). American Statistical Association.
- Schreiber, J. B., Nora, A., Stage, F. K., Barlow, E. A. & King, J. (2006). Reporting structural equation modeling and confirmatory factor analysis results: A review. The Journal of Educational Research, 99(6), 323-338. https://doi.org/10.3200/JOER.99.6.323-338
- Spearman, C. (1910). Correlation calculated from faulty data. British Journal of Psychology, 3(3), 271295. https://doi.org/10.1111/j.2044-8295.1910.tb00206.x
- Streiner, D. L., Norman, G. R. & Cairney, J. (2015). Health measurement scales: A practical guide to their development and use (5e éd.). Oxford University Press.
- Worthington, R. L. & Whittaker, T. A. (2006). Scale development research: A content analysis and recommendations for best practices. The counseling psychologist, 34(6), 806-838. https://doi.org/10.1177/0011000006288127
- Zhao, Y. (2024a). Présence sociale à distance et son impact potentiel sur les stéréotypes au sein de groupes restreints d’étudiants français et chinois lors d’activités collaboratives en e-formation interculturelle [communication]. XVIIIe Rencontres du Réseau international francophone de recherche en éducation et en formation (REF 2024), Fribourg, Suisse.
- Zhao, Y. (2024b). Présence sociale en e-formation et apprentissage interculturel : étudiants chinois et français apprenant avec et par les autres lors de la réalisation des activités collectives à distance [communication]. Colloque CIDEF : Apprendre avec et par les autres en éducation et formation (CIDEF 2024), Nantes, France.
10.7202/1084526ar