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Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Identifier et comprendre les difficultés d'adaptation des primo entrantes à l'université : utilisation d'une méthode mixte quantitative-qualitative avec des méthodes statistiques d'apprentissage automatique

Résumé

La transition lycée-université est considérée comme un moment critique pour les primo-entrant(e)s qui doivent s'adapter non seulement à un environnement académique différent, mais aussi à de nouvelles interactions sociales et à une plus grande responsabilité et autonomie dans la gestion du quotidien. L'intégration des primo-entrant(e)s est ainsi une préoccupation majeure pour les universités, en particulier pour les Instituts Universitaires de Technologie (IUT). En effet, en plus de la réforme du Baccalauréat général de 2019, avec la réforme des IUT en 2021, les équipes pédagogique des formations en IUT ont été confrontés au passage en compétences et à l'augmentation de 30% à 50% des quotas d'admission de bachelièr(e)s technologiques. Ces deux réformes consécutives ont engendré une forte hétérogénéité des profils des primo entrant(e)s, non seulement en termes de prérequis, mais également en termes de pratiques d'études. Pour favoriser la réussite de cette diversité, la problématique des équipes pédagogiques réside dans leur capacité à accueillir ces étudiant(e)s, à accompagner et soutenir leurs apprentissages. Pour répondre à cette problématique, le cadre théorique mobilisé est celui de l'adaptation à l'université (De Clerq et al 2020). Dans ce cadre théorique nos questions de recherche sont alors : 1. Quels sont les principaux facteurs expliquant l’adaptation ? Cette question vise à identifier ce sur quoi on peut agir pour faciliter l’adaptation du plus grand nombre ; 2. Existe-t-il des profils d’adaptation ? Cette question vise à identifier des actions différenciées pour mieux répondre aux besoins spécifiques. Pour répondre à ces questions, nous avons adopté une méthode mixte articulant une analyse de données quantitatives et une analyse de données qualitatives. Les enquêtes quantitatives sont efficaces pour détecter des tendances générales, mais peuvent manquer de profondeur en ne permettant pas une expression ouverte. D'un autre côté, les enquêtes qualitatives génèrent des données textuelles riches qui permettent de comprendre de manière approfondie et individualisée la situation étudiée. Cependant, le traitement de ces données est plus complexe, ce qui tend à limiter la quantité de données exploitées. Les avancées techniques en apprentissage automatique offrent désormais la possibilité de traiter rapidement d'énormes volumes de données, quantitatives ou textuelles, permettant ainsi de tirer parti de l'articulation de méthodes quantitatives et qualitatives. Les données quantitatives ont été recueillies à l'aide du questionnaire SACQ (Baker et Siryk, 1984) et les données qualitatives à partir de rapport d'étonnement (Thievenaz 2017) auprès de primo entrant(e)s en IUT. A partir d'une analyse exploratoire des données quantitatives, nous avons pu dégager les principaux facteurs expliquant les difficultés d'adaptation à l'université, et identifier trois profils d'étudiant(e)s se distinguant selon les difficultés d'adaptation rencontrées. L'analyse des verbatims a alors permis de mettre en lumière diverses difficultés d'adaptation propres à chaque profil, en s'appuyant sur des expériences personnelles d'étudiant(e)s. Ainsi, à partir d'une étude mixte, les équipes pédagogiques des formations peuvent envisager des activités et dispositifs permettant la réussite du plus grand nombre tout en tenant compte des besoins spécifiques de chacune et chacun.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04489836 , version 1 (05-03-2024)
hal-04489836 , version 2 (09-04-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04489836 , version 2

Citer

Patrick Pamphile, Isabelle Bournaud, Céline Clavel. Identifier et comprendre les difficultés d'adaptation des primo entrantes à l'université : utilisation d'une méthode mixte quantitative-qualitative avec des méthodes statistiques d'apprentissage automatique. DIRES 2024 - Diversité, Réussites[s] dans l'Enseignement Supérieur, Apr 2024, Nantes (France), France. ⟨hal-04489836v2⟩
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