L’Inventaire du mod\u00e8le de satisfaction de l’apprentissage en ligne<\/strong> (connu sous le nom d’E-learning Satisfaction Model Inventory<\/em>) est un instrument psychom\u00e9trique et docimologique d\u00e9velopp\u00e9 en 2023 par les chercheurs Devisakti et Ramayah de l’Universiti Sains Malaysia<\/a>. Cet outil d’\u00e9valuation quantitative a \u00e9t\u00e9 sp\u00e9cifiquement con\u00e7u pour op\u00e9rationnaliser, mod\u00e9liser et \u00e9valuer l’impact synergique des variables psychologiques individuelles, des dynamiques d’influence sociale et des facteurs d’utilisabilit\u00e9 technologique sur l’engagement et le rendement acad\u00e9mique des \u00e9tudiants inscrits dans l’enseignement sup\u00e9rieur<\/a> \u00e9voluant au sein d’environnements num\u00e9riques d’apprentissage (Learning Management Systems ou portails d’e-learning).<\/p>\n L’inventaire comprend un total de 30 items<\/strong> r\u00e9partis rigoureusement sur huit dimensions ou sous-\u00e9chelles th\u00e9oriques<\/strong> : l’Attitude envers l’e-learning (3 items), l’Influence des enseignants (3 items), l’Influence des pairs (3 items), l’Auto-efficacit\u00e9<\/a> informatique (4 items), le Sentiment d’appartenance (3 items), la T\u00e9nacit\u00e9 ou \u00ab Grit<\/a> \u00bb (6 items), l’Utilisation effective du syst\u00e8me (4 items) et la Performance acad\u00e9mique per\u00e7ue (4 items). Les construits \u00e9valuant les pr\u00e9dispositions psychologiques et les pressions normatives sont administr\u00e9s via une \u00e9chelle de Likert en 7 points, tandis que les construits comportementaux d’utilisation et de retomb\u00e9es sur la performance mobilisent une \u00e9chelle de Likert en 5 points.<\/p>\n Sur le plan psychom\u00e9trique, l’instrument a fait l’objet d’une validation rigoureuse au moyen de la mod\u00e9lisation en \u00e9quations structurelles par les moindres carr\u00e9s partiels (PLS-SEM<\/a>). La coh\u00e9rence interne de l’ensemble des dimensions est \u00e9lev\u00e9e, avec des coefficients alpha de Cronbach<\/em> oscillant entre 0,843 et 0,881<\/strong>. La validit\u00e9 convergente est d\u00e9montr\u00e9e par des charges factorielles externes (outer loadings<\/em>) sup\u00e9rieures au seuil conventionnel de 0,70 pour l’ensemble des items et des variances moyennes extraites (Average Variance Extracted<\/em>, AVE) exc\u00e9dant 0,50 pour chaque sous-\u00e9chelle. La validit\u00e9 discriminante a \u00e9t\u00e9 corrobor\u00e9e de mani\u00e8re stricte par le ratio H\u00e9t\u00e9rotrait-Monotrait (HTMT<\/a>), affichant des valeurs syst\u00e9matiquement inf\u00e9rieures au seuil conservateur de 0,85, coupl\u00e9es \u00e0 des intervalles de confiance bootstrap n’englobant jamais la valeur 1,0. Cet inventaire constitue une r\u00e9f\u00e9rence robuste pour les chercheurs en sciences de l’\u00e9ducation, les ing\u00e9nieurs p\u00e9dagogiques et les psychologues cognitivistes analysant la pers\u00e9v\u00e9rance et le succ\u00e8s dans les cours en ligne.<\/p>\n Apprentissage en ligne, E-learning, Mod\u00e9lisation en \u00e9quations structurelles, Sentiment d’appartenance, T\u00e9nacit\u00e9, Grit, Auto-efficacit\u00e9, Acceptation des technologies, Enseignement sup\u00e9rieur, Environnement virtuel d’apprentissage, Psychom\u00e9trie, Validit\u00e9 discriminante, Fid\u00e9lit\u00e9, Performance acad\u00e9mique, Influence sociale.<\/p>\n L’inventaire a \u00e9t\u00e9 formalis\u00e9, adapt\u00e9 et valid\u00e9 par un bin\u00f4me de chercheurs sp\u00e9cialis\u00e9s en gestion de l’innovation, statistiques appliqu\u00e9es et technologies \u00e9ducatives au sein de l’Universiti Sains Malaysia (USM)<\/strong> :<\/p>\n L’expansion fulgurante des environnements num\u00e9riques d’apprentissage dans l’enseignement sup\u00e9rieur, acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e par les transitions p\u00e9dagogiques post-pand\u00e9miques, s’est heurt\u00e9e \u00e0 une probl\u00e9matique r\u00e9currente : l’h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des taux d’engagement des \u00e9tudiants, les ph\u00e9nom\u00e8nes d’abandon pr\u00e9coce et le sentiment d’isolement psychologique \u00e9prouv\u00e9 lors des formations \u00e0 distance. L’objectif fondamental de la cr\u00e9ation de l’Inventaire du mod\u00e8le de satisfaction de l’apprentissage en ligne<\/strong> est d’examiner avec minutie l’agencement structural des variables d\u00e9terminant l’utilisation r\u00e9elle des portails d’apprentissage et leurs retomb\u00e9es directes sur les performances acad\u00e9miques des \u00e9tudiants de cycles sup\u00e9rieurs (postgraduate students<\/em>).<\/p>\n Sur le plan de la recherche scientifique, cet instrument a \u00e9t\u00e9 conceptualis\u00e9 pour combler un angle mort dans la litt\u00e9rature sur l’acceptation technologique. Alors que les mod\u00e8les traditionnels \u2013 tels que le Mod\u00e8le d’Acceptation de la Technologie (TAM<\/a>) ou la Th\u00e9orie Unifi\u00e9e de l’Acceptation et de l’Utilisation de la Technologie (UTAUT<\/a>) \u2013 privil\u00e9gient des facteurs purement cognitifs et instrumentaux (utilit\u00e9 per\u00e7ue, facilit\u00e9 d’utilisation per\u00e7ue), le mod\u00e8le de Devisakti et Ramayah introduit des construits psychologiques dispositionnels et affectifs profonds : le sentiment d’appartenance<\/em> (sense of belonging<\/em>) et la t\u00e9nacit\u00e9<\/em> (grit<\/em>). L’inventaire permet de quantifier pr\u00e9cis\u00e9ment comment ces dimensions internes interagissent avec des pressions externes (influence des pairs et des instructeurs) pour fa\u00e7onner les attitudes et le comportement d’\u00e9tude.<\/p>\n Dans une perspective appliqu\u00e9e et institutionnelle, l’inventaire sert d’instrument de diagnostic psycho-\u00e9ducatif pour les directions des syst\u00e8mes d’information des universit\u00e9s et les centres de p\u00e9dagogie universitaire. En administrant cet outil, les \u00e9quipes p\u00e9dagogiques peuvent :<\/p>\n L’inventaire op\u00e9rationnalise un m\u00e9taconstruit multidimensionnel articul\u00e9 autour de huit facteurs psychologiques, comportementaux et environnementaux distincts mais interreli\u00e9s :<\/p>\n L’attitude d\u00e9signe l’\u00e9valuation affective et cognitive globale, favorable ou d\u00e9favorable, port\u00e9e par l’apprenant quant \u00e0 l’int\u00e9gration de la technologie du portail d’apprentissage dans son parcours universitaire. D\u00e9riv\u00e9e des travaux classiques d’Alharbi et Drew (2014), cette sous-\u00e9chelle mesure l’approbation g\u00e9n\u00e9rale, l’enthousiasme intellectuel et la disposition positive face au syst\u00e8me d’apprentissage virtuel. Une attitude positive traduit un ancrage cognitif pr\u00e9alable favorable \u00e0 l’engagement num\u00e9rique.<\/p>\n Cette composante sociale capture le degr\u00e9 de pression normative, d’incitation formelle et de soutien per\u00e7u \u00e9manant du corps professoral, des tuteurs ou des charg\u00e9s de cours concernant l’utilisation du portail. Adapt\u00e9e des conceptualisations de Teo et van Schaik (2012), elle \u00e9value \u00e0 quel point l’\u00e9tudiant per\u00e7oit que ses instructeurs consid\u00e8rent l’outil num\u00e9rique comme indispensable, souhaitent son adoption active et valorisent son exploitation p\u00e9dagogique.<\/p>\n Reposant sur les formulations de Wu et Zhang (2014), cette dimension \u00e9value l’impact du groupe d’appartenance horizontale sur les conduites individuelles. Elle mesure comment les opinions, les normes partag\u00e9es, la confiance et les habitudes technologiques des autres \u00e9tudiants conditionnent l’apprenant \u00e0 se conformer aux standards collectifs d’interaction avec le portail d’e-learning.<\/p>\n Inspir\u00e9e de la th\u00e9orie socio-cognitive d’Albert Bandura<\/a> et adapt\u00e9e au contexte num\u00e9rique par Teo et van Schaik (2012), l’auto-efficacit\u00e9 r\u00e9f\u00e8re au jugement que porte un \u00e9tudiant sur sa propre capacit\u00e9 \u00e0 ex\u00e9cuter les actions requises pour exploiter le syst\u00e8me avec succ\u00e8s. Les items sondent la confiance op\u00e9ratoire, l’ind\u00e9pendance technique (capacit\u00e9 d’utilisation en l’absence de superviseur direct) et la r\u00e9silience face aux obstacles techniques ou fonctionnels rencontr\u00e9s sur le portail.<\/p>\n Ancr\u00e9e dans les travaux d’Asatryan et al. (2013) ainsi que de Lee et Suh (2015), cette sous-\u00e9chelle mesure l’attachement \u00e9motionnel, l’affiliation et l’inclusion psychologique de l’\u00e9tudiant dans l’espace virtuel d’apprentissage. Il s’agit de d\u00e9terminer si l’apprenant s’y sent \u00ab chez lui \u00bb (at home<\/em>), s’il se per\u00e7oit comme un membre l\u00e9gitime de cette communaut\u00e9 en ligne ou s’il s’y sent \u00e9tranger et d\u00e9connect\u00e9.<\/p>\n Bas\u00e9e sur la psychologie positive et le mod\u00e8le de la pers\u00e9v\u00e9rance d\u00e9velopp\u00e9 initialement par Duckworth et adapt\u00e9 aux environnements num\u00e9riques par Aparicio (2017), la t\u00e9nacit\u00e9 \u00e9value la passion et la pers\u00e9v\u00e9rance manifest\u00e9es par un individu pour atteindre des objectifs \u00e0 long terme, en d\u00e9pit des revers, de la lenteur des progr\u00e8s ou des distractions. Les items quantifient l’ardeur au travail, la constance des int\u00e9r\u00eats, la r\u00e9silience face aux retards techniques ou p\u00e9dagogiques et la capacit\u00e9 \u00e0 achever syst\u00e9matiquement les t\u00e2ches acad\u00e9miques initi\u00e9es.<\/p>\n Mesur\u00e9e par auto-\u00e9valuation sur la base des protocoles de Lu et al. (2009) et de Hsieh et al. (2016), cette dimension op\u00e9rationnalise l’adoption effective et le comportement manifeste d’utilisation. Elle appr\u00e9cie la fr\u00e9quence, l’intensit\u00e9, la r\u00e9gularit\u00e9 et l’opportunit\u00e9 de la navigation sur le portail d’e-learning dans le cadre quotidien du travail d’\u00e9tude.<\/p>\n Fond\u00e9e sur le paradigme de Mohammadyari et Singh (2015), cette dimension finale mesure l’impact auto-rapport\u00e9 de la technologie sur les accomplissements acad\u00e9miques. Elle int\u00e8gre l’optimisation de la gestion du temps, l’accroissement de la productivit\u00e9 intellectuelle, le renforcement de l’efficacit\u00e9 d’apprentissage et l’utilit\u00e9 globale ressentie dans la r\u00e9ussite du cursus universitaire.<\/p>\n Le mod\u00e8le sous-tendant cet inventaire s’articule \u00e0 la crois\u00e9e de plusieurs courants fondamentaux de la psychologie contemporaine, de la sociologie de l’\u00e9ducation et des syst\u00e8mes d’information :<\/p>\n Historiquement formul\u00e9 par Fred Davis en 1989, le TAM<\/a> postule que l’usage effectif d’un syst\u00e8me est directement d\u00e9termin\u00e9 par l’intention comportementale d’usage, elle-m\u00eame influenc\u00e9e par l’utilit\u00e9 per\u00e7ue et la facilit\u00e9 d’utilisation per\u00e7ue. Devisakti et Ramayah enrichissent cette structure par la Th\u00e9orie du comportement planifi\u00e9<\/a> d’Icek Ajzen (1991), en introduisant formellement la composante normative sous deux prismes compl\u00e9mentaires : l’influence verticale des figures d’autorit\u00e9 acad\u00e9mique (enseignants) et l’influence horizontale des pairs (social proof).<\/p>\n L’int\u00e9gration de l’auto-efficacit\u00e9<\/a> repose sur le paradigme du d\u00e9terminisme r\u00e9ciproque triadique d’Albert Bandura (1986). Dans un contexte d’e-learning, les facteurs environnementaux (la plateforme et son ergonomie), les facteurs personnels (les croyances d’auto-efficacit\u00e9, la t\u00e9nacit\u00e9) et les comportements (l’usage soutenu) s’influencent mutuellement de mani\u00e8re continue. Les \u00e9tudiants poss\u00e9dant une forte auto-efficacit\u00e9 abordent les interfaces d’apprentissage complexes comme des d\u00e9fis \u00e0 surmonter plut\u00f4t que comme des menaces r\u00e9dhibitoires, ce qui stimule directement l’attitude favorable et la r\u00e9gularit\u00e9 de l’utilisation.<\/p>\n L’introduction du construit de \u00ab Grit \u00bb (t\u00e9nacit\u00e9) constitue l’innovation psychologique majeure de ce mod\u00e8le d’e-learning. Selon Angela Duckworth<\/a>, les capacit\u00e9s cognitives ou le quotient intellectuel ne pr\u00e9disent que partiellement la r\u00e9ussite acad\u00e9mique sup\u00e9rieure ; la t\u00e9nacit\u00e9, d\u00e9finie comme une combinaison de pers\u00e9v\u00e9rance de l’effort et de consistance des int\u00e9r\u00eats, s’av\u00e8re bien plus d\u00e9terminante dans les contextes marqu\u00e9s par une faible pr\u00e9sence synchrone et une exigence \u00e9lev\u00e9e d’autonomie. Dans un portail d’e-learning, l’\u00e9tudiant fait face \u00e0 l’isolement, \u00e0 l’absence de relance physique imm\u00e9diate et \u00e0 des pannes potentielles : seul un niveau substantiel de grit permet de maintenir le cap sur le long terme.<\/p>\n Le sentiment d’appartenance s’enracine dans la hi\u00e9rarchie des besoins de Maslow et a \u00e9t\u00e9 transpos\u00e9 aux contextes p\u00e9dagogiques par Carol Goodenow (1993) puis Alfred Rovai (2002) avec le concept de Classroom Community<\/em>. L’apprentissage n’est pas un acte exclusivement individuel ; il n\u00e9cessite la sensation d’\u00eatre accueilli et reconnu au sein d’un collectif d’apprentissage l\u00e9gitime. Lorsque le portail virtuel cesse d’\u00eatre per\u00e7u comme une machine distante pour devenir un espace \u00ab familier \u00bb o\u00f9 l’\u00e9tudiant ne se sent pas \u00e9tranger, les barri\u00e8res affectives tombent, favorisant un engagement intrins\u00e8que profond.<\/p>\n L’examen psychom\u00e9trique de l’Inventaire du mod\u00e8le de satisfaction de l’apprentissage en ligne a \u00e9t\u00e9 conduit par Devisakti et Ramayah (2023) selon les pr\u00e9conisations m\u00e9thodologiques les plus rigoureuses de l’analyse multivari\u00e9e par moindres carr\u00e9s partiels (PLS-SEM), telles qu’\u00e9tablies par Hair, Hult, Ringle et Sarstedt (2021).<\/p>\n La validit\u00e9 convergente v\u00e9rifie que les items composant chaque construit refl\u00e8tent ad\u00e9quatement le concept latent th\u00e9oris\u00e9 :<\/p>\n Pour attester que chaque sous-\u00e9chelle mesure un ph\u00e9nom\u00e8ne empiriquement distinct des autres dimensions du r\u00e9seau nomologique, deux tests de pointe ont \u00e9t\u00e9 mobilis\u00e9s :<\/p>\n L’estimation des coefficients de chemin (path coefficients<\/em>) au sein du mod\u00e8le structurel a confirm\u00e9 les hypoth\u00e8ses directes reliant les facteurs psychologiques (auto-efficacit\u00e9, sentiment d’appartenance, t\u00e9nacit\u00e9) et sociaux (influences normative) \u00e0 l’attitude, puis de l’attitude vers l’utilisation r\u00e9elle du portail, aboutissant de fa\u00e7on statistiquement significative \u00e0 la performance acad\u00e9mique auto-rapport\u00e9e des \u00e9tudiants.<\/p>\n La fid\u00e9lit\u00e9 de l’inventaire a \u00e9t\u00e9 minutieusement investigu\u00e9e sous l’angle de la coh\u00e9rence interne des items composant les diff\u00e9rentes sous-\u00e9chelles :<\/p>\n Conform\u00e9ment au design de recherche initial de Devisakti et Ramayah (2023), l’administration reposait sur un \u00e9chantillonnage transversal ciblant des \u00e9tudiants de troisi\u00e8me cycle universitaire en situation active d’apprentissage. Par cons\u00e9quent, aucune fid\u00e9lit\u00e9 test-retest \u00e0 moyen terme n’a \u00e9t\u00e9 document\u00e9e dans l’article princeps, le comportement d’utilisation technologique et la performance \u00e9tant par nature soumis \u00e0 une \u00e9volution dynamique continue tout au long des semestres d’enseignement.<\/p>\n Dans le protocole analytique de Devisakti et Ramayah (2023), l’\u00e9valuation de la structure factorielle a \u00e9t\u00e9 mise en \u0153uvre au travers de l’\u00e9valuation du mod\u00e8le de mesure (outer model)<\/strong> par la mod\u00e9lisation en \u00e9quations structurelles bas\u00e9e sur les moindres carr\u00e9s partiels (PLS-SEM), une approche \u00e9quivalente \u00e0 une analyse factorielle confirmatoire (AFC<\/a>) orient\u00e9e vers la pr\u00e9diction des construits r\u00e9flexifs.<\/p>\n L’architecture de mesure s’articule autour d’un mod\u00e8le r\u00e9flexif \u00e0 8 facteurs ind\u00e9pendants sans variables crois\u00e9es perturbatrices :<\/p>\n 1. I believe it is a good idea to use e-learning portal for my study. 2. I like the idea of using e-learning portal for my study. 3. I am positive toward using e-learning portal for my study. 4. My lecturer\/tutor thinks it is important for me to use the e-learning portal for my study. 5. My lecturer\/tutor wants me to use e-learning portal for my study. 6. My lecturer\/tutor supports the use of the e-learning portal for my study. 7. My peers’ beliefs (trust) about the e-learning portal encourage me to use it. 8. My peers’ thoughts (opinion) about the e-learning portal influence the degree to which I use the e-learning portal. 9. My peers’ belief (trust) about the e-learning portal condition me to use it. 10. I feel confident in using the e-learning portal. 11. I can use the e-learning portal even if there is no one to teach me. 12. I can use the e-learning portal with minimal help. 13. I can overcome obstacles that occur when I use the e-learning portal. 14. I feel I belong to the e-learning portal. 15. I feel \u00ab\u00a0at home\u00a0\u00bb (comfortable) in e-learning portal. 16. I don’t feel like a stranger in the e-learning portal. 17. I finish whatever I begin. 18. Setbacks (delays and setback) do not discourage me. 19. I am hardworking. 20. I often set a goal and continue to pursue (follow) the same one. 21. I have been obsessed with a certain idea or task for a short period but will not lose interest in the long run. 22. I don’t have difficulty maintaining my focus on tasks that take more than a few months to complete. 23. I use the e-learning portal a lot for my study. 24. I use the e-learning portal whenever possible for my study. 25. I use the e-learning portal frequently for my study. 26. I use the e-learning portal whenever appropriate for my study. 27. Using e-learning portal improves my performances in managing my study. 28. Using e-learning portal increases my productivity in managing my study. 29. Using e-learning portal enhances my effectiveness in managing my study. 30. Overall, e-learning portal is useful in managing my study. Analyse psychom\u00e9trique d\u00e9taill\u00e9e de l’Inventaire du mod\u00e8le de satisfaction de l’apprentissage en ligne (Devisakti & Ramayah, 2023) : validit\u00e9 convergente et discriminante, fid\u00e9lit\u00e9 interne, structure factorielle et items complets.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","categories":[2845,2,2808],"tags":[25518,398,25512,14799,14597,3461,15324],"class_list":["post-16029","psych_scale","type-psych_scale","status-publish","hentry","category-education","category-psychometrie","category-technologies-de-linformation","tag-apprentissage-en-ligne","tag-auto-efficacite","tag-e-learning","tag-grit","tag-modelisation-pls-sem","tag-satisfaction-etudiante","tag-sentiment-dappartenance"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/16029","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale"}],"about":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/psych_scale"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=16029"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/16029\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=16029"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=16029"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=16029"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n
3. Auteurs \/ Authors<\/h2>\n
\n
devisakti@usm.my<\/code>. Ses axes de recherche englobent les politiques \u00e9ducatives universitaires, les technologies p\u00e9dagogiques \u00e9mergentes et l’engagement des apprenants aux cycles sup\u00e9rieurs.<\/li>\n4. Objectif \/ Purpose<\/h2>\n
Applications en recherche et contexte universitaire<\/h3>\n
Applications cliniques, diagnostiques et p\u00e9dagogiques<\/h3>\n
\n
5. Construit psychologique \/ Construct<\/h2>\n
1. L’Attitude (Attitude – 3 items)<\/h3>\n
2. L’Influence de l’Enseignant (Instructor Influence – 3 items)<\/h3>\n
3. L’Influence des Pairs (Peer Influence – 3 items)<\/h3>\n
4. L’Auto-efficacit\u00e9 (Self-Efficacy – 4 items)<\/h3>\n
5. Le Sentiment d’Appartenance (Sense of Belonging – 3 items)<\/h3>\n
6. La T\u00e9nacit\u00e9 ou Pers\u00e9v\u00e9rance (Grit – 6 items)<\/h3>\n
7. L’Utilisation (Usage – 4 items)<\/h3>\n
8. La Performance (Performance – 4 items)<\/h3>\n
6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n
1. Le Mod\u00e8le d’Acceptation de la Technologie (TAM) et la Th\u00e9orie du Comportement Planifi\u00e9 (TPB)<\/h3>\n
2. La Th\u00e9orie Socio-Cognitive d’Albert Bandura<\/h3>\n
3. La Th\u00e9orie du Grit (Duckworth et al., 2007)<\/h3>\n
4. La Th\u00e9orie de la Communaut\u00e9 d’Apprentissage et le Sentiment d’Appartenance<\/h3>\n
7. Validit\u00e9 \/ Validity<\/h2>\n
Validit\u00e9 de Construit et Validit\u00e9 Convergente<\/h3>\n
\n
Validit\u00e9 Discriminante<\/h3>\n
\n
Validit\u00e9 Nomologique et Pr\u00e9dictive<\/h3>\n
8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n
Coefficients de Coh\u00e9rence Interne<\/h3>\n
\n
Consid\u00e9rations sur la fid\u00e9lit\u00e9 test-retest<\/h3>\n
9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n
Structure Factorielle Confirm\u00e9e<\/h3>\n
\n
10. Instrument de mesure \/ Instrument<\/h2>\n
\n
\n
\n 1 = Totalement en d\u00e9saccord (Strongly disagree<\/em>)
\n 2 = En d\u00e9saccord (Disagree<\/em>)
\n 3 = Plut\u00f4t en d\u00e9saccord (Somewhat disagree<\/em>)
\n 4 = Neutre \/ Ni en accord ni en d\u00e9saccord (Neutral<\/em>)
\n 5 = Plut\u00f4t d’accord (Somewhat agree<\/em>)
\n 6 = D’accord (Agree<\/em>)
\n 7 = Totalement d’accord (Strongly agree<\/em>)<\/li>\n
\n 1 = Jamais \/ Totalement en d\u00e9saccord (Never \/ Strongly disagree<\/em>)
\n 2 = Rarement \/ En d\u00e9saccord (Rarely \/ Disagree<\/em>)
\n 3 = Parfois \/ Neutre (Sometimes \/ Neutral<\/em>)
\n 4 = Souvent \/ D’accord (Often \/ Agree<\/em>)
\n 5 = Tr\u00e8s fr\u00e9quemment \/ Totalement d’accord (Always \/ Strongly agree<\/em>)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n11. Permissions, Tarifs et Ann\u00e9e du test \/ Permissions & Fee and Test Year<\/h2>\n
\n
devisakti@usm.my<\/code>). La citation syst\u00e9matique de la r\u00e9f\u00e9rence originale APA 7e est obligatoire.<\/li>\n<\/ul>\n12. R\u00e9f\u00e9rences \/ References<\/h2>\n
\n
13. Questions et items du questionnaire \/ Scale Items<\/h2>\n
Subscale 1: Attitude (\u00c9chelle de Likert en 7 points : 1 = Strongly disagree \u00e0 7 = Strongly agree)<\/h3>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je pense que c’est une bonne id\u00e9e d’utiliser le portail d’e-learning pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : J’aime l’id\u00e9e d’utiliser le portail d’e-learning pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : J’ai une attitude positive envers l’utilisation du portail d’e-learning pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\nSubscale 2: Instructor Influence (\u00c9chelle de Likert en 7 points : 1 = Strongly disagree \u00e0 7 = Strongly agree)<\/h3>\n
\n (Fran\u00e7ais : Mon enseignant\/tuteur pense qu’il est important que j’utilise le portail d’e-learning pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Mon enseignant\/tuteur souhaite que j’utilise le portail d’e-learning pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Mon enseignant\/tuteur encourage l’utilisation du portail d’e-learning pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\nSubscale 3: Peer Influence (\u00c9chelle de Likert en 7 points : 1 = Strongly disagree \u00e0 7 = Strongly agree)<\/h3>\n
\n (Fran\u00e7ais : La confiance de mes camarades envers le portail d’e-learning m’encourage \u00e0 l’utiliser.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : L’opinion de mes pairs sur le portail d’e-learning influence mon niveau d’utilisation de celui-ci.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Les croyances de mes pairs concernant le portail d’e-learning me conditionnent \u00e0 l’utiliser.)<\/em><\/p>\nSubscale 4: Self-Efficacy (\u00c9chelle de Likert en 7 points : 1 = Strongly disagree \u00e0 7 = Strongly agree)<\/h3>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je me sens confiant(e) dans l’utilisation du portail d’e-learning.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je suis capable d’utiliser le portail d’e-learning m\u00eame si personne n’est l\u00e0 pour me l’enseigner.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je peux utiliser le portail d’e-learning avec une aide minimale.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je parviens \u00e0 surmonter les obstacles qui surviennent lorsque j’utilise le portail d’e-learning.)<\/em><\/p>\nSubscale 5: Sense of Belonging (\u00c9chelle de Likert en 7 points : 1 = Strongly disagree \u00e0 7 = Strongly agree)<\/h3>\n
\n (Fran\u00e7ais : J’ai le sentiment d’appartenir \u00e0 la communaut\u00e9 du portail d’e-learning.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je me sens \u00ab\u00a0comme chez moi\u00a0\u00bb (\u00e0 l’aise) sur le portail d’e-learning.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je ne me sens pas comme un \u00e9tranger sur le portail d’e-learning.)<\/em><\/p>\nSubscale 6: Grit (\u00c9chelle de Likert en 7 points : 1 = Strongly disagree \u00e0 7 = Strongly agree)<\/h3>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je termine tout ce que j’entreprends.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Les contretemps et les difficult\u00e9s ne me d\u00e9couragent pas.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je suis un travailleur assidu \/ une travailleuse assidue.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je me fixe souvent un objectif et je pers\u00e9v\u00e8re dans sa poursuite.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : M\u00eame si une id\u00e9e ou une t\u00e2che me passionne intens\u00e9ment sur une courte p\u00e9riode, je n’en perds pas l’int\u00e9r\u00eat sur le long terme.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Je n’ai aucune difficult\u00e9 \u00e0 maintenir ma concentration sur des t\u00e2ches qui exigent plusieurs mois de travail.)<\/em><\/p>\nSubscale 7: Usage (\u00c9chelle de Likert en 5 points : 1 = Never \/ Strongly disagree \u00e0 5 = Always \/ Strongly agree)<\/h3>\n
\n (Fran\u00e7ais : J’utilise abondamment le portail d’e-learning pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : J’utilise le portail d’e-learning d\u00e8s que possible pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : J’utilise fr\u00e9quemment le portail d’e-learning pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : J’utilise le portail d’e-learning chaque fois que cela est pertinent pour mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\nSubscale 8: Performance (\u00c9chelle de Likert en 5 points : 1 = Strongly disagree \u00e0 5 = Strongly agree)<\/h3>\n
\n (Fran\u00e7ais : L’utilisation du portail d’e-learning am\u00e9liore mes performances dans la gestion de mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : L’utilisation du portail d’e-learning accro\u00eet ma productivit\u00e9 dans l’organisation de mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : L’utilisation du portail d’e-learning renforce mon efficacit\u00e9 dans la conduite de mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n
\n (Fran\u00e7ais : Globalement, le portail d’e-learning s’av\u00e8re utile pour mener \u00e0 bien mes \u00e9tudes.)<\/em><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"