L’\u00c9chelle d’\u00e9valuation de l’exp\u00e9rience de cours en apprentissage hybride<\/strong> (Blended Learning Course Experience Scale<\/em> [BLCES]), conceptualis\u00e9e et valid\u00e9e par Kaushal Kumar Bhagat<\/a>, Chia-Hui Cheng, Indira Koneru, Fong Soon Fook et Chun-Yen Chang<\/a> en 2023, constitue un outil psychom\u00e9trique standardis\u00e9 \u00e9labor\u00e9 pour \u00e9valuer de mani\u00e8re multidimensionnelle la perception qu’ont les \u00e9tudiants de l’enseignement sup\u00e9rieur de leurs cours combinant apprentissage en pr\u00e9sentiel et activit\u00e9s distancielles synchrones ou asynchrones. Face \u00e0 l’essor mondial de l’ing\u00e9nierie p\u00e9dagogique mixte dans l’enseignement universitaire, la BLCES comble une lacune m\u00e9thodologique majeure en offrant une structure \u00e9valuative rigoureuse capable de capturer l’interaction syst\u00e9mique entre la sc\u00e9narisation p\u00e9dagogique, le v\u00e9cu cognitif et les dispositions individuelles des apprenants.<\/p>\n L’instrument repose sur 19 items<\/strong> r\u00e9partis selon une architecture factorielle tripartite robuste : la conception du cours (Course Design<\/em>, 9 items), l’exp\u00e9rience d’apprentissage (Learning Experience<\/em>, 7 items) et les facteurs personnels (Personal Factors<\/em>, 3 items). Administr\u00e9 par voie num\u00e9rique sous la forme d’un questionnaire d’auto-\u00e9valuation utilisant une \u00e9chelle d’\u00e9valuation ordinale de type Likert, l’instrument a fait l’objet d’une analyse psychom\u00e9trique exhaustive aupr\u00e8s d’\u00e9tudiants de premier cycle universitaire en Malaisie. Les analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC) ont d\u00e9montr\u00e9 des qualit\u00e9s d’ajustement sup\u00e9rieures (CFI = 0,96 ; TLI = 0,96 ; RMSEA = 0,06) et une excellente variance expliqu\u00e9e (68,06 %). La coh\u00e9rence interne est remarquable, avec un coefficient global alpha de Cronbach (α) de 0,92 et des indices sectoriels oscillant entre 0,71 et 0,95. La fiabilit\u00e9 composite (CR) confirme l’homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des facteurs, tandis que la validit\u00e9 discriminante s’av\u00e8re conforme aux normes \u00e9tablies par Fornell et Larcker. La BLCES s’impose ainsi comme une r\u00e9f\u00e9rence psychom\u00e9trique pour la recherche en sciences de l’\u00e9ducation et l’optimisation continue des dispositifs technop\u00e9dagogiques universitaires.<\/p>\n Apprentissage hybride, conception p\u00e9dagogique, exp\u00e9rience d’apprentissage, facteurs personnels, psychom\u00e9trie, validit\u00e9 structurelle, enseignement sup\u00e9rieur, \u00e9valuation de cours, fid\u00e9lit\u00e9 composite, mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles, anxi\u00e9t\u00e9 technologique, Moodle.<\/p>\n Le d\u00e9ploiement des environnements d’apprentissage hybrides (blended learning<\/em>) s’est acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 au cours des deux derni\u00e8res d\u00e9cennies, transformant en profondeur l’\u00e9cologie de l’enseignement postsecondaire. En combinant la pr\u00e9sence physique synchronis\u00e9e en salle de classe et la flexibilit\u00e9 temporelle, g\u00e9ographique et cognitive des plateformes d’apprentissage en ligne (LMS), ce paradigme promet une personnalisation accrue du parcours acad\u00e9mique et un engagement \u00e9tudiant renforc\u00e9. N\u00e9anmoins, l’\u00e9valuation de ces dispositifs a longtemps repos\u00e9 sur des instruments fragment\u00e9s, ax\u00e9s soit exclusivement sur l’acceptabilit\u00e9 technologique, soit sur l’\u00e9valuation globale de l’enseignement sans prise en compte des sp\u00e9cificit\u00e9s du format multimodal.<\/p>\n L’objectif fondamental de la Blended Learning Course Experience Scale<\/em> (BLCES) est de fournir un instrument standardis\u00e9, valide et fid\u00e8le, capable de mesurer pr\u00e9cis\u00e9ment la mani\u00e8re dont les apprenants per\u00e7oivent, int\u00e8grent et vivent leur engagement dans un cours hybride. L’accent est mis sur la perception subjective de l’\u00e9tudiant, reconnue dans la litt\u00e9rature psychop\u00e9dagogique comme le d\u00e9terminant proximal le plus puissant des strat\u00e9gies d’apprentissage autor\u00e9gul\u00e9, de la pers\u00e9v\u00e9rance acad\u00e9mique et de la r\u00e9ussite aux examens. D\u00e9velopp\u00e9e pour combler les failles des questionnaires traditionnels souvent inadapt\u00e9s \u00e0 l’hybridation (comme le d\u00e9montrent les limites des travaux fondateurs de Ginns & Ellis, 2007 ; Dziuban & Moskal, 2011 ; Owston et al., 2013), la BLCES prend en compte \u00e0 la fois l’architecture structurelle du cours, les interactions techno-m\u00e9diatis\u00e9es et les dispositions affectives de l’apprenant.<\/p>\n Dans le domaine de la recherche empirique, la BLCES sert de vecteur de diagnostic et de mod\u00e9lisation pour analyser les relations causales entre les param\u00e8tres d’ing\u00e9nierie p\u00e9dagogique, l’autonomie \u00e9tudiante et la performance sommative. En milieu institutionnel et d’assurance qualit\u00e9, elle permet aux concepteurs p\u00e9dagogiques, aux directions acad\u00e9miques et aux enseignants-chercheurs de mener des audits rigoureux de leurs formations. Elle autorise le d\u00e9pistage pr\u00e9coce des facteurs de d\u00e9crochage li\u00e9s \u00e0 l’ergonomie des plateformes d’apprentissage (telles que Moodle), aux surcharges cognitives ou aux ruptures de continuit\u00e9 entre les s\u00e9ances en pr\u00e9sentiel et les modules asynchrones.<\/p>\n L’exp\u00e9rience de cours en apprentissage hybride est appr\u00e9hend\u00e9e au sein de la BLCES comme un m\u00e9ta-construit psychologique multidimensionnel r\u00e9sultant de la transaction permanente entre l’environnement p\u00e9dagogique instrument\u00e9, les affordances technologiques et le fonctionnement cognitivo-\u00e9motionnel de l’\u00e9tudiant. L’\u00e9chelle d\u00e9compose ce construit en trois dimensions op\u00e9rationnelles compl\u00e9mentaires :<\/p>\n Cette dimension \u00e9value l’intelligibilit\u00e9 structurelle, l’organisation p\u00e9dagogique et la sc\u00e9narisation globale mises en place par l’enseignant. Elle examine dans quelle mesure les objectifs p\u00e9dagogiques, les consignes d’\u00e9valuation et les crit\u00e8res de performance sont explicit\u00e9s de mani\u00e8re transparente. Elle mesure \u00e9galement la qualit\u00e9 du soutien enseignant (teacher presence<\/em>), la pertinence du feedback formatif re\u00e7u lors des devoirs et activit\u00e9s en ligne, ainsi que la coh\u00e9rence de l’alignement p\u00e9dagogique entre les phases pr\u00e9sentielles et les t\u00e2ches distancielles. Un item repr\u00e9sentatif (CD4) \u00e9value sp\u00e9cifiquement \u00ab la continuit\u00e9 entre la classe en pr\u00e9sentiel et l’apprentissage en ligne \u00bb, garantissant que le cours n’est pas per\u00e7u comme une juxtaposition d\u00e9sarticul\u00e9e de deux modalit\u00e9s, mais comme un parcours unifi\u00e9.<\/p>\n Ce construit quantifie l’impact per\u00e7u de l’\u00e9cosyst\u00e8me d’apprentissage sur le d\u00e9veloppement des comp\u00e9tences acad\u00e9miques, m\u00e9tacognitives et technologiques de l’\u00e9tudiant. Il mesure l’enrichissement cognitif procur\u00e9 par les ressources multim\u00e9dias h\u00e9berg\u00e9es sur le syst\u00e8me de gestion de l’apprentissage (LMS), l’efficacit\u00e9 de la communication collaborative synchrone et asynchrone avec les pairs et l’enseignant, ainsi que le renforcement per\u00e7u de la litt\u00e9ratie num\u00e9rique. De surcro\u00eet, cette sous-\u00e9chelle capture l’am\u00e9lioration des comp\u00e9tences de gestion temporelle (time-management skills<\/em>) induite par la flexibilit\u00e9 spatio-temporelle de l’hybridation, ainsi que l’impact ressenti sur les performances \u00e9valu\u00e9es lors des examens sommatifs continus et terminaux.<\/p>\n Contrairement aux mod\u00e8les na\u00effs postulant une neutralit\u00e9 affective face au num\u00e9rique, la BLCES int\u00e8gre explicitement les composantes n\u00e9gatives et les contraintes autor\u00e9gulatrices v\u00e9cues par l’apprenant. Cette dimension cible l’anxi\u00e9t\u00e9 acad\u00e9mique induite par le format hybride, les difficult\u00e9s techniques instrumentales face aux outils num\u00e9riques et la surcharge cognitive per\u00e7ue en termes de temps et d’effort suppl\u00e9mentaires exig\u00e9s par le cours. Ces items formul\u00e9s n\u00e9gativement permettent d’identifier les profils d’\u00e9tudiants en vuln\u00e9rabilit\u00e9 num\u00e9rique ou cognitive, chez qui la composante distancielle g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9sistance ou un \u00e9puisement.<\/p>\n L’\u00e9laboration de la BLCES s’inscrit au carrefour de plusieurs cadres th\u00e9oriques reconnus de la psychologie de l’\u00e9ducation et de l’ing\u00e9nierie technop\u00e9dagogique. Au premier rang de ces influences figure le mod\u00e8le de la communaut\u00e9 de recherche<\/strong> (Community of Inquiry<\/em> [CoI]) th\u00e9oris\u00e9 par Garrison, Anderson et Archer (2000). Ce cadre postule qu’une exp\u00e9rience d’apprentissage efficace et profonde en ligne ou en format hybride n\u00e9cessite la convergence dynamique de trois pr\u00e9sences fondamentales :<\/p>\n En second lieu, l’\u00e9chelle mobilise les postulats de la th\u00e9orie de la charge cognitive<\/strong> (Sweller, 1988 ; Paas et al., 2003). L’apprentissage hybride requiert de l’\u00e9tudiant qu’il navigue entre des interfaces num\u00e9riques et des environnements physiques. Si la sc\u00e9narisation est d\u00e9faillante ou si l’environnement d’apprentissage virtuel est d\u00e9sorganis\u00e9, la charge cognitive extrins\u00e8que augmente de mani\u00e8re disproportionn\u00e9e, au d\u00e9triment de la charge cognitive intrins\u00e8que et de la charge essentielle (germane load<\/em>). La dimension Personal Factors<\/em> de la BLCES diagnostique pr\u00e9cis\u00e9ment ces ph\u00e9nom\u00e8nes d’\u00e9puisement des ressources attentionnelles cons\u00e9cutifs \u00e0 des d\u00e9faillances ergonomiques ou techniques.<\/p>\n Enfin, l’instrument s’adosse aux concepts de l’apprentissage autor\u00e9gul\u00e9<\/strong> (Self-Regulated Learning<\/em> [SRL]) d\u00e9velopp\u00e9s par Zimmerman (2000) et Pintrich (2004). Dans un contexte hybride o\u00f9 le contr\u00f4le externe de l’enseignant est temporairement suspendu lors des phases asynchrones, l’autonomie, l’auto-efficacit\u00e9 informatique et la r\u00e9gulation m\u00e9tacognitive du temps deviennent des d\u00e9terminants critiques du succ\u00e8s. La BLCES int\u00e8gre explicitement ces dynamiques pour appr\u00e9cier si l’hybridation favorise l’\u00e9mancipation acad\u00e9mique de l’\u00e9tudiant ou si elle amplifie son d\u00e9sarroi face \u00e0 des exigences d’auto-organisation trop \u00e9lev\u00e9es.<\/p>\n La validit\u00e9 psychom\u00e9trique de la BLCES a fait l’objet d’un processus de d\u00e9monstration m\u00e9thodologique rigoureux conduit par Bhagat et al. (2023), articulant validit\u00e9 de contenu, validit\u00e9 structurelle, validit\u00e9 convergente et validit\u00e9 discriminante.<\/p>\n Le processus initial a comport\u00e9 une revue syst\u00e9matique de la litt\u00e9rature et une analyse critique d’outils ant\u00e9rieurs valid\u00e9s (notamment les \u00e9chelles de Ginns & Ellis, 2007 ; Dziuban & Moskal, 2011 ; Owston et al., 2013). Un panel d’experts en technologies \u00e9ducatives et en psychom\u00e9trie a examin\u00e9 chaque item propos\u00e9 afin de garantir la repr\u00e9sentativit\u00e9 du domaine, l’absence d’ambigu\u00eft\u00e9 s\u00e9mantique et la fid\u00e9lit\u00e9 de la formulation conceptuelle. Les retours qualitatifs ont permis d’affiner l’instrument jusqu’\u00e0 sa configuration \u00e0 19 items.<\/p>\n La validit\u00e9 de construit et la structure factorielle ont \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9es par mod\u00e9lisation d’\u00e9quations structurelles via une analyse factorielle confirmatoire (AFC). Les indices d’ajustement globaux obtenus pour le mod\u00e8le trifactoriel ont attest\u00e9 une ad\u00e9quation remarquable avec les donn\u00e9es empiriques observ\u00e9es :<\/p>\n La validit\u00e9 convergente a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9e par l’examen de la fiabilit\u00e9 composite (Composite Reliability<\/em> [CR]) et de la variance moyenne extraite (Average Variance Extracted<\/em> [AVE]). La fiabilit\u00e9 composite pour chaque facteur atteint ou d\u00e9passe largement les crit\u00e8res usuels recommand\u00e9s par Hair et al. (2006) :<\/p>\n Bien que l’AVE pour la dimension Personal Factors<\/em> soit inf\u00e9rieure au standard de 0,50 (refl\u00e9tant une relative h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des items explorant simultan\u00e9ment anxi\u00e9t\u00e9, investissement en temps et bugs techniques), sa fiabilit\u00e9 composite sup\u00e9rieure \u00e0 0,70 garantit une consistance th\u00e9orique admissible pour un facteur d’identification des vuln\u00e9rabilit\u00e9s individuelles. Concernant la validit\u00e9 discriminante<\/strong>, les analyses ont confirm\u00e9 que la racine carr\u00e9e de l’AVE pour l’ensemble des trois construits \u00e9tait nettement sup\u00e9rieure aux corr\u00e9lations inter-construits respectives, satisfaisant ainsi int\u00e9gralement au crit\u00e8re standard de Fornell et Larcker (1981).<\/p>\n La fid\u00e9lit\u00e9 de la BLCES a \u00e9t\u00e9 scrupuleusement document\u00e9e sous l’angle de la coh\u00e9rence interne des scores. L’\u00e9chantillon d’\u00e9tudiants universitaires a permis d’obtenir des indices de pr\u00e9cision de premier ordre :<\/p>\n Le calcul parall\u00e8le de la fid\u00e9lit\u00e9 composite (Raykov, 1997 ; Hair et al., 2006) vient corroborer l’absence de biais de sous-estimation classiquement attribu\u00e9 \u00e0 l’alpha de Cronbach sous condition de non-tau-\u00e9quivalence : CR = 0,95 pour le Design ; CR = 0,92 pour l’Exp\u00e9rience ; CR = 0,71 pour les Facteurs Personnels.<\/p>\n La confirmation de l’architecture latente de la BLCES a \u00e9t\u00e9 op\u00e9r\u00e9e par une d\u00e9marche s\u00e9quentielle combinant analyse factorielle exploratoire (AFE) et analyse factorielle confirmatoire (AFC).<\/p>\n L’AFE a \u00e9t\u00e9 men\u00e9e sur une premi\u00e8re cohorte d’\u00e9tudiants de premier cycle en recourant \u00e0 une analyse en composantes principales (ACP) assortie d’une rotation orthogonale Varimax. Les tests de condition pr\u00e9alable ont confirm\u00e9 l’ad\u00e9quation des donn\u00e9es \u00e0 la factorisation (indice de Kaiser-Meyer-Olkin satisfaisant et test de sph\u00e9ricit\u00e9 de Bartlett statistiquement significatif \u00e0 p<\/em> < 0,001). Suivant les recommandations m\u00e9thodologiques de Hair et al. (2006), un seuil de r\u00e9tention d’item particuli\u00e8rement conservateur a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 : seuls les items affichant une saturation factorielle (factor loading<\/em>) sup\u00e9rieure ou \u00e9gale \u00e0 0,70<\/strong> ont \u00e9t\u00e9 conserv\u00e9s, sans inter-saturations (cross-loadings<\/em>) notables.<\/p>\n Cette proc\u00e9dure a abouti \u00e0 une structure claire en trois facteurs<\/strong> regroupant 19 items, qui expliquent ensemble 68,06 % de la variance totale<\/strong>. Les trois composantes factorielles isol\u00e9es sont :<\/p>\n La structure tripartite extraite lors de l’AFE a \u00e9t\u00e9 soumise \u00e0 une v\u00e9rification confirmatoire sur un \u00e9chantillon ind\u00e9pendant \u00e0 l’aide d’un mod\u00e8le d’\u00e9quations structurelles en estimation du maximum de vraisemblance. Les saturations factorielles standardis\u00e9es de l’ensemble des 19 items se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9es hautement significatives (p<\/em> < 0,001), avec des poids factoriels robustes justifiant le maintien de chaque \u00e9nonc\u00e9 dans son facteur de rattachement. Les indices d’ajustement global (χ²\/dl = 2,387 ; RMSEA = 0,06 ; CFI = 0,96 ; TLI = 0,96 ; GFI = 0,92 ; NFI = 0,93) ont apport\u00e9 une preuve statistique irr\u00e9futable de l’invariance et de la validit\u00e9 de cette structure \u00e0 trois dimensions.<\/p>\n Response scale:<\/strong> Items are rated on a 5-point Likert scale (1 = Strongly Disagree, 2 = Disagree, 3 = Neutral \/ Undecided, 4 = Agree, 5 = Strongly Agree).<\/p>\n L’\u00c9chelle d’\u00e9valuation de l’exp\u00e9rience de cours en apprentissage hybride (BLCES) est un questionnaire psychom\u00e9trique valid\u00e9 de 19 items mesurant la conception p\u00e9dagogique, l’exp\u00e9rience d’apprentissage et les facteurs personnels des \u00e9tudiants de l’enseignement sup\u00e9rieur.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","categories":[3457,2,1844],"tags":[26238,26237,26239,3462,10132,26240,12909,271],"class_list":["post-17136","psych_scale","type-psych_scale","status-publish","hentry","category-enseignement-superieur","category-psychometrie","category-technologies-educatives","tag-apprentissage-hybride","tag-blces","tag-blended-learning","tag-evaluation-des-enseignements","tag-modelisation-factorielle","tag-moodle","tag-psychometrie-educative","tag-validite-de-construit"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/17136","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=17136"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/17136\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=17136"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=17136"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=17136"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n
3. Auteurs \/ Authors<\/h2>\n
\n
4. Objectif \/ Purpose<\/h2>\n
5. Construit psychologique \/ Construct<\/h2>\n
1. Conception du cours (Course Design<\/em> – 9 items)<\/h3>\n
2. Exp\u00e9rience d’apprentissage (Learning Experience<\/em> – 7 items)<\/h3>\n
3. Facteurs personnels (Personal Factors<\/em> – 3 items)<\/h3>\n
6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n
\n
7. Validit\u00e9 \/ Validity<\/h2>\n
Validit\u00e9 de contenu et validit\u00e9 d’apparence<\/h3>\n
Validit\u00e9 structurelle<\/h3>\n
\n
Validit\u00e9 convergente et discriminante<\/h3>\n
\n
8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n
\n
9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n
Analyse factorielle exploratoire (AFE)<\/h3>\n
\n
Analyse factorielle confirmatoire (AFC)<\/h3>\n
10. Instrument de mesure \/ Instrument<\/h2>\n
\n
\n
11. Permissions, Tarifs et Ann\u00e9e du test \/ Permissions & Fee and Test Year<\/h2>\n
\n
12. R\u00e9f\u00e9rences \/ References<\/h2>\n
\n
13. Questions et items du questionnaire \/ Scale Items<\/h2>\n
Course Design (CD)<\/h3>\n
\n
Learning Experience (LE)<\/h3>\n
\n
Personal Factors (PF)<\/h3>\n
\n