Émotions et apprentissage

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Sont fournies ici quelques informations de cadrage de la recherche sur la relation entre émotions et apprentissage en formation paramédicale. La modalité « simulation de masse » fait l’objet d’une attention particulière.

Des résultats partiels seront proposés dans un deuxième temps. Les liens vers les publications et communications seront enfin indiqués. Cet article sera mis à jour épisodiquement.

18 mai 2017

Le questionnaire est clos. Il a été ouvert du 10 avril au 14 mai 2017.  Le temps de connexion moyen a été de 12 minutes et 35 secondes.

4008 réponses sont valides, après nettoyage : suppression des réponses incomplètes, correction des noms de ville, non prise en compte des non-étudiants, suppression des petits effectifs (4 sages-femmes et 2 ambulanciers), etc. En soi, c’est déjà un résultat très positif montrant le grand intérêt que ce thème suscite actuellement parmi les formations paramédicales. Autre indicateur d’engagement : 29% des répondants ont laissé une adresse de contact pour être averti des résultats définitifs.

Voici une description rapide de la population. Les résultats complets sur le ressenti des émotions en formation et lors des simulations de masse feront l’objet d’une publication ultérieure.

Age et sexe

Sexe Age moyen Nombre Proportion
Féminin 25,03 3518 87,77%
Masculin 25,83 490 12,23%
Total 4008

Étudiants ayant participé à une simulation de masse

En l’état des pratiques pédagogiques liées à la simulation de masse, la proportion d’étudiants ayant eu cette expérience est tout à fait remarquable.

Simulation de masse Nombre d’étudiants ayant vécu cette expérience
Non 3139
Oui 869
Total 4008

Formations représentées

Formation Nombre d’étudiants Proportion
aide-soignant 172 4,29%
auxiliaire de puériculture 51 1,27%
cadre de santé 51 1,27%
ergothérapeute 41 1,02%
infirmier anesthésiste 59 1,47%
infirmier de bloc opératoire 51 1,27%
infirmier diplômé d’État (deuxième année) 1069 26,67%
infirmier diplômé d’État (première année) 1075 26,82%
infirmier diplômé d’État (troisième année) 1100 27,45%
kinésithérapeute 170 4,24%
manipulateur en électroradiologie 57 1,42%
pédicure-podologue 57 1,42%
puériculteur 55 1,37%
Total 4008 100,00%

Répondants répartis par ville et par formation

94 villes représentées. A part quelques CHU, les instituts sont plutôt localisés dans les villes moyennes, dans toutes les régions et en outre-mer.

Ville AS AP CADRE ERGO IADE IBODE IDE 1ere année IDE 2eme année IDE 3eme année KINE MANIP PODO PUER Total
Agen 9 20 17 46
Arras 2 1 8 11
Beaumont-sur-Oise 4 11 14 13 42
Beaune 1 1
Beaupreau 1 4 1 6
Begles 1 6 13 11 31
Besancon 1 1
Beziers 9 11 33 53
Blois 1 1
Bordeaux 12 27 6 45
Bourg en Bresse 1 1
Bourges 16 19 22 57
Bourgoin-Jallieu 1 3 1 2 7
Brest 1 1 2
Brumath 3 23 20 18 64
Carcassonne 2 11 13
Castelnau-Le-Lez 8 8
Chalon-sur-Saone 1 1 2
Charleville-Mézières 17 21 11 19 68
Châteaubriant 1 1
Chaumont 6 9 15
Cholet 1 1 20 15 16 53
Clermont-Ferrand 1 1 2 4
Dreux 18 13 31
Erstein 12 5 1 18
Fontenay-le-Comte 19 19
Forbach 10 19 12 41
Gap 10 8 10 28
Grenoble 7 6 1 14
Haguenau 16 11 10 37
Kremlin-Bicêtre 26 26
La Flèche 7 27 21 13 68
La Gaude 2 11 17 14 44
La Queue-en-Brie 15 10 26 51
Lannion 1 16 17
Laval 25 17 17 59
Le Mans 1 52 34 25 112
Les Mureaux 8 7 14 12 41
Lille 1 1
Limoges 19 20 25 34 98
Lisieux 5 11 4 20
Lons-le-Saunier 11 20 10 41
Lyon 2 1 1 1 3 36 44
Mantes-La-Jolie 10 35 12 7 20 84
Marmande 1 1
Marseille 13 17 11 1 42
Mayenne 3 8 15 26
Metz 26 1 14 20 19 80
Monaco 16 11 12 39
Montauban 7 8 6 21
Montélimar 1 11 6 12 30
Montpellier 1 1
Nancy 1 1 12 14
Nanterre 1 1
Nantes 15 20 5 152 136 191 63 9 591
Nice 1 2 9 31 10 30 83
Nimes 4 4 9 17
Orleans 1 1
Orthez 11 13 24
Paris 7 2 20 12 15 16 72
Pointe-à-Pitre 2 17 22 41
Poitiers 1 1
Puy-en-Velay 1 1 2
Quimper 2 2
Remiremont 10 9 19
Rennes 12 23 41 28 46 118 84 117 36 21 25 10 561
Rodez 10 12 8 6 36
Rouen 2 2
Saint Brieuc 5 19 24
Saint Lo 14 8 10 32
Saint Maurice 1 1 2
Saint-Chamond 3 10 13 11 37
Saint-Denis 16 16
Saint-Die-Des-Vosges 8 10 9 27
Saint-Egreve 16 23 12 51
Saint-Etienne 11 31 17 9 68
Saint-Étienne-du-Rouvray 10 1 11
Saint-Quentin 131 131
Saint-Sébastien-sur-Loire 21 32 53
Saverne 14 14
Sélestat 3 3
Sens 7 1 2 10
Serris 5 20 14 39
Sotteville les Rouen 12 12
Strasbourg 2 21 27 36 86
Talence 14 12 26
Toulouse 1 1
Troyes 1 1 6 8
Tulle 1 1 1 3
Valence 21 20 29 70
Vienne 7 38 16 26 87
Villefranche sur saone 3 3 5 11
Villeneuve-sur-Lot 24 29 53
Total 172 51 51 41 59 51 1075 1069 1100 170 57 57 55 4008

 

Merci infiniment à tous les participants et aux instituts de formation qui se sont impliqués pour solliciter les étudiants. Très peu d’études dans le secteur obtiennent des résultats comparables.

L’analyse statistique va pouvoir démarrer avec:

  • la description complète de toutes les variables portant sur les émotions perçues (par sexe, par âge, par formation, pour chacune des huit émotions testées)
  • la comparaison entre le niveau d’émotion perçu lors des séquences habituelles de formation et les émotions ressenties lors des simulations de masse,
  • la recherche de corrélations entre les variables.

Ce qui nous permettra au final d’élaborer quelques perspectives didactiques sur la gestion des émotions en formation paramédicale.

Les discussions entretenues en marge de la collecte des données montrent l’intérêt que la question des émotions en formation suscite. Les interrogations des formateurs sont nombreuses ainsi que les tentatives de prendre à bras-le-corps les incidences pédagogiques. Puisse notre étude nous apporter de nouveaux éléments de connaissance pour améliorer les pratiques pédagogiques.

 

12 avril 2017

Résumé de la recherche

Introduction et problématique

Cette recherche souligne l’intérêt d’explorer les émotions des étudiants en soins infirmiers et autres formations paramédicales pour mieux comprendre l’influence qu’elles exercent sur les processus d’apprentissage. Nous comparerons la mesure des émotions dans deux conditions : en situation d’apprentissage dans les unités d’enseignement du plan de formation et en situation de simulation de masse. La simulation de masse est une situation didactique de basse fréquence mais qui se caractérise par un niveau élevé d’émotions qui représentent « la face cachée du triangle didactique » (Cuisinier & Pons, 2012).

Les situations de catastrophe naturelle ou humaine s’accompagnent d’un flux d’émotions notable et d’un risque de contagion émotionnelle grave. La contagion émotionnelle (Faroqi & Mesgari, 2015) influence les comportements collectifs de fuite et de panique.

Nous poserons comme hypothèse que les simulations de masse présentent également un ressenti important d’émotions et, potentiellement, un même type de risques. Or les simulations de masse poursuivent principalement un but de formation des soignants et des autres intervenants. Les émotions jouant un rôle non négligeable (Wang, Zhang, Lin, Zhao, & Hu, 2016) pour guider les comportements et les apprentissages, les émotions jouent-elles un rôle favorable ou défavorable aux apprentissages ? D’une manière générale, les émotions sont présentes lors de toutes séquences de formation mais la simulation de masse reste une situation de formation à caractère exceptionnel. Du point de vue de leurs apprentissages, les apprenants perçoivent-ils de la même manière les émotions en simulation de masse ou dans les situations ordinaires de formation ? Exercent-elles une fonction de catalyseur d’apprentissage ou entravent–elles l’acte d’apprendre ?

La compréhension du facteur émotionnel dans la gestion de catastrophes, simulées ou non, y compris à but d’apprentissage, est un enjeu majeur. Les émotions, la diffusion de l’information, les comportements individuels et collectifs prennent place au sein d’un système complexe multifactoriel.

La simulation vise à identifier les nombreux facteurs, affectifs, émotionnels et cognitifs, qui influencent la dynamique de la situation et les comportements des participants pour ensuite extrapoler les résultats aux situations de terrain. Vu la difficulté pratique d’organiser des 2 simulations de masse en grand nombre et présentant un caractère réaliste, la modélisation numérique des comportements a donné lieu à de multiples réalisations. Des modèles multiagent informatisés du comportement humain dans des situations critiques ont été produits, par exemple le modèle WALK (Thiel-Clemen, Köster, & Sarstedt, 2011) en Allemagne. Ces modèles intègrent le stress émotionnel et les dynamiques humaines comportementales (Li, Sun, Guo, & Lin, 2014; Van Minh et al., 2012), ils montrent l’intérêt de considérer les émotions et la propagation des émotions pour obtenir des modèles performants.

Des applications de réalité virtuelle immersive (Wilkerson, Avstreih, Gruppen, Beier, & Woolliscroft, 2008) ont aussi été créées pour confronter des soignants à des situations de haute intensité émotionnelle et de basse fréquence, par exemple une attaque terroriste dans un stade. La simulation à l’aide de la réalité virtuelle offre également des possibilités d’apprentissage significatives et peut s’accompagner d’un enthousiasme des participants.

Lorsque la simulation de masse poursuit un but d’apprentissage pour les étudiants, les émotions représentent un facteur important de réussite. Le rôle des émotions en pédagogie et en formation d’adultes est reconnu. L’engagement émotionnel est un facteur de réussite dans les études (Subramainan, Mahmoud, Ahmad, & Mohd Yusoff, 2016) parce qu’il produit plus de participation dans les activités pédagogiques.

Les émotions interviennent simultanément avec d’autres facteurs (Omar, Jain, & Noordin, 2013) tels que la motivation (Deci & Ryan, 2000) et l’auto-efficacité (Bandura, 2003). D’un point de vue sociocognitif (Martinot, 2001; Puozzo, 2013), les croyances en la valeur de la tâche et l’efficacité perçue influencent la métacognition, la satisfaction et la motivation. De émotions comme l’ennui et la frustration sont corrélées négativement à la satisfaction et à la motivation.

Il existe ainsi une interaction complexe entre les émotions, les modes de raisonnement et l’engagement des étudiants.

L’anxiété des élèves et des étudiants a été souvent l’émotion la plus étudiée (Yamac, 2014) mais le registre des émotions est bien plus riche, Pekrun et ses collaborateurs (Pekrun, Goetz, Titz, & Perry, 2002) ont montré que la quasi-totalité de la palette des émotions pouvait être perçue par les élèves et les étudiants. Ces résultats peuvent être extrapolés à des étudiants en formation professionnelle, le terrain professionnel étant un grand pourvoyeur d’émotions (Mallard, 2012) quand il s’agit de construire et de réguler les dimensions socio-affectives et émotionnelles relatives à l’identité professionnelle.

Méthodes

La méthode est celle d’une étude descriptive, quantitative et qualitative. Sur un plan multifactoriel, elle vise à comparer des auto-évaluations d’étudiants en soins infirmiers déclarant avoir participé à une simulation de masse et des auto-évaluations d’étudiants déclarant suivre ordinairement les situations d’apprentissages proposées par leur plan de formation, simulations comprises mais hors simulations de masse.

Pekrun et al. ont développé et validé un questionnaire spécifique, Achievement Emotions Questionnaire, (AEQ) qui mesure huit émotions dans les situations de réussite en formation (Peixoto, Mata, Monteiro, Sanches, & Pekrun, 2015; Pekrun, 2006; Pekrun, Goetz, Daniels, Stupnisky, & Perry, 2010; Pekrun, Goetz, Frenzel, Barchfeld, & Perry, 2011; Pekrun et al., 2002; Yükselir, 2014). L’AEQ contient plusieurs sections, nous ne retiendrons que la première, celle qui met en relation les apprentissages avec les dispositifs pédagogiques. Les échelles d’émotion liées aux dispositifs pédagogiques comprennent 80 items et mesurent les huit émotions suivantes : plaisir liée à la classe, espoir, fierté, colère, anxiété, honte, désespoir et ennui.

Le questionnaire grâce à un formulaire en ligne.

Fermeture du questionnaire le 14 mai à minuit.

Le traitement statistique sera effectué avec le logiciel R.

Des entretiens semi-directifs complètent le recueil de données auprès d’étudiants déclarant avoir participé à des simulations de masse. Ils visent à obtenir un discours sur les émotions perçues en lien avec les résultats estimés en termes d’apprentissage des soins.

Les entretiens feront l’objet d’une analyse statistique textuelle réalisée avec IraMuTeq, surcouche du logiciel R.

Les résultats de la recherche paraitront sous forme d’un chapitre d’un ouvrage consacré à la simulation de masse et d’une communication dans un colloque en sciences de l’éducation, fin 2017.

Références bibliographiques

Bandura, A. (2003). Auto-efficacité. Le sentiment d’efficacité personnelle. Bruxelles: De Boeck.

Cuisinier, F., & Pons, F. (2012). Émotions et cognition en classe. Consulté à l’adresse https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00749604

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The « what » and « why » of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological inquiry, 11(4), 227–268.

Faroqi, H., & Mesgari, M.-S. (2015). Agent-based crowd simulation considering emotion contagion for emergency evacuation problem. ISPRS – International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences.

Li, B., Sun, D., Guo, S., & Lin, Z. (2014). Agent Based Simulation of Group Emotions Evolution and Strategy Intervention in Extreme Events. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2014, 1‑17.

Mallard, S. (2012). Construction identitaire et apprentissage expérientiel : transmission, réflexivité et prise en compte des émotions chez les managers de La Poste Courrier. In Biennale internationale de l’éducation, de la formation et des pratiques professionnelles. Paris.

Martinot, D. (2001). Connaissance de soi et estime de soi : ingrédients pour la réussite scolaire. Revue des sciences de l’éducation, 27(3).

Omar, S., Jain, J., & Noordin, F. (2013). Motivation in Learning and Happiness among the Low Science Achievers of a Polytechnic Institution: An Exploratory Study. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 90, 702‑711.

Peixoto, F., Mata, L., Monteiro, V., Sanches, C., & Pekrun, R. (2015). The Achievement Emotions Questionnaire: Validation for Pre-Adolescent Students. European Journal of Developmental Psychology, 12(4), 472‑481.

Pekrun, R. (2006). The Control-Value Theory of Achievement Emotions: Assumptions, Corollaries, and Implications for Educational Research and Practice. Educational Psychology Review, 18(4), 315‑341.

Pekrun, R., Goetz, T., Daniels, L. M., Stupnisky, R. H., & Perry, R. P. (2010). Boredom in achievement settings: Exploring control–value antecedents and performance outcomes of a neglected emotion. Journal of Educational Psychology, 102(3), 531‑549.

Pekrun, R., Goetz, T., Frenzel, A. C., Barchfeld, P., & Perry, R. P. (2011). Measuring emotions in students’ learning and performance: The Achievement Emotions Questionnaire (AEQ). Contemporary Educational Psychology, 36(1), 36‑48.

Pekrun, R., Goetz, T., Titz, W., & Perry, R. P. (2002). Academic Emotions in Students’ Self-Regulated Learning and Achievement: A Program of Qualitative and Quantitative Research. Educational Psychologist, 37(2), 91‑105.

Puozzo, I. (2013). Pédagogie de la créativité : de l’émotion à l’apprentissage. Éducation et socialisation, (33).

Subramainan, L., Mahmoud, M. A., Ahmad, M. S., & Mohd Yusoff, M. Z. (2016). An Emotionbased Model for Improving Students’ Engagement using Agent-based Social Simulator. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology, 6(6), 952.

Thiel-Clemen, T., Köster, G., & Sarstedt, S. (2011). WALK-Emotion-based Pedestrian Movement Simulation in Evacuation Scenarios. In Simulation in Umwelt-und Geowissenschaften. Berlin.

Van Minh, L., Adam, C., Canal, R., Gaudou, B., Tuong Vinh, H., & Taillandier, P. (2012). Simulation of the Emotion Dynamics in a Group of Agents in an Evacuation Situation. In N. Desai, A. Liu, & M. Winikoff (Éd.), Principles and Practice of Multi-Agent Systems (Vol. 7057, p.604‑619). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.

Wang, X., Zhang, L., Lin, Y., Zhao, Y., & Hu, X. (2016). Computational models and optimal control strategies for emotion contagion in the human population in emergencies. Knowledge-Based Systems, 109, 35‑47.

Wilkerson, W., Avstreih, D., Gruppen, L., Beier, K.-P., & Woolliscroft, J. (2008). Using Immersive Simulation for Training First Responders for Mass Casualty Incidents. Academic Emergency Medicine, 15(11), 1152‑1159.

Yamac, A. (2014). Classroom Emotions Scale For Elementary School Students (Ces-Ess). Mevlana International Journal of Education, 4(1), 150‑163.

Yükselir, C. (2014). An Analysis of the Perceptions on Academic Emotions and Emotional Experiences in English Language Teaching. International Journal of English Language Education, 2(2), 269.

2 réflexions au sujet de « Émotions et apprentissage »

  1. fylinae

    Bonsoir,
    Je pense que vos questions ne sont pas très bien formulées, il n’y a pas trop de nuances dans mes émotions proposées, pour ma part la fierté ne fait absolument pas partie des émotions ressenties à propos de cours, le contentement si, mais le questionnaire est trop tranchant et ne permet pas de nuancer son avis…

    Répondre
    1. Marc Nagels Auteur de l’article

      Bonjour et merci de votre commentaire,
      Mais comme vous pouvez le constater avec la lecture de l’article et de sa bibliographie, ce questionnaire est repris des travaux de Pekrun, université de Munich, et de ses collaborateurs.L’élaboration de l’AEQ a été conduite par plusieurs équipes de chercheurs de pays différents et s’est poursuivie durant une dizaine d’années. Le nombre important de publications consacré à ces travaux en témoigne. Les qualités psychométriques de l’AEQ on été testées dans des conditions différentes et elles sont satisfaisantes. Le choix des émotions testées a notamment été discuté à plusieurs reprises dans les publications. Je vous engage à les lire pour vous en faire une idée plus complète.
      J’ai introduit une modification dans le questionnaire en substituant aux échelles de Likert une entrée numérique de 0 à 10. Mes raisons pour cela ont été exposées dans un précédent billet. Deux décimales sont même autorisées dans la réponse, ce qui fourni l’opportunité de nuancer son avis, si le répondant en ressent le besoin.

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