1 Dans une société mondialisée et individualiste, où chacun est sommé dès le berceau d’être autonome, critique et connecté, les méthodes traditionnelles d’enseignement sont chahutées. Dans ce contexte, les Mooc (Massive Open Online Courses, cours en ligne ouverts massivement), héritiers de l’enseignement à distance et notamment du e-learning, se développent à grande vitesse comme un dispositif éducatif reposant sur la capacité des apprenants à s’inscrire librement à un cours sur le Web et à progresser par eux-mêmes dans l’apprentissage. Parallèlement, l’éducation à l’entrepreneuriat a connu un essor très important depuis une trentaine d’années non seulement pour développer la capacité à créer une entreprise mais aussi plus largement pour développer l’autonomie et la prise d’initiative (Rizza et Varum, 2011). Il semble a priori qu’il y a plus qu’une proximité de valeurs entre ce nouveau moyen pédagogique (le Mooc) et les objectifs visés par l’éducation entrepreneuriale : être entrepreneur de son apprentissage entrepreneurial. Un Mooc sur l’entrepreneuriat serait-il dès lors un dispositif pédagogique particulièrement efficace pour enseigner l’entrepreneuriat ?
2 La clé de cette cohérence interne supposée repose sur deux notions théoriques principales. La première est l’apprentissage autodirigé (Knowles, 1975 ; Guggliemino et al., 1987 ; Durr, 1992 ; Long, 1991) qui analyse les processus par lesquels un individu choisit librement ses objectifs et régule par lui-même ses stratégies d’apprentissage. De fait, il a déjà été montré que les entrepreneurs faisaient preuve d’une forte disposition à autodiriger leurs apprentissages (Guggliemino et Klatt, 1994). En outre, des recherches récentes suggèrent que la persistance dans un Mooc repose sur cette capacité (Kop, 2011) ou contribue à la développer (Passarelli, 2014) mais ils n’en apportent pas la preuve empirique.
3 La deuxième notion est la perception d’autoefficacité (Bandura, 1997). Il est montré qu’elle se renforce au cours des processus d’apprentissage autodirigé (Carré, 2010). Par ailleurs, les formations à l’entrepreneuriat influent sur la perception d’autoefficacité entrepreneuriale (Florin et al., 2007 ; Mueller et Goi, 2003 ; Zhao et al., 2005) mais ce type de mesure d’impact n’a jamais été produit à partir d’un Mooc.
4 Ainsi notre contribution vise à explorer les relations entre ces trois variables : le succès dans le Mooc, la capacité à autodiriger ses apprentissages et la perception d’auto-efficacité en entrepreneuriat. La compréhension de ces interrelations a été guidée par deux types de questionnement. Le premier concerne l’importance des dispositions initiales des participants : une bonne disposition à apprendre par soi-même dès le départ augmente-t-elle les chances de succès dans le Mooc en entrepreneuriat ? Le niveau de perception d’auto-efficacité entrepreneuriale de départ influe-t-il sur le succès dans ce Mooc ? Le second porte sur les progressions effectivement observées entre le début et la fin du Mooc : peut-on observer chez les participants qui ont terminé et validé le Mooc une progression dans la perception d’auto-efficacité entrepreneuriale ? Et peut-on observer du fait de l’entraînement réalisé à travers le Mooc une progression de leur capacité à autodiriger leurs apprentissages ?
5 Dans une première partie, nous réalisons un état de l’art du sujet en croisant les apports actuels sur les Mooc, l’apprentissage autodirigé et l’auto-efficacité entrepreneuriale en relation avec l’effectuation, l’approche entrepreneuriale choisie dans le Mooc. Ceci permet d’aboutir à l’explicitation des quatre hypothèses posées dans cette recherche. Dans une seconde partie, nous présentons la méthode d’enquête utilisée. Puis nous présentons, dans une troisième partie, les résultats que nous discutons dans une quatrième partie. Nous concluons en résumant les principaux apports de notre étude, ses limites et les voies de recherche à explorer.
I – APPROCHE CROISÉE DE LA LITTÉRATURE
1. Brève présentation du Mooc étudié
6 Notre recherche porte sur l’observation de la deuxième édition d’un Mooc francophone d’introduction à l’entrepreneuriat à partir de la théorie de l’effectuation (Sarasvathy, 2001). Il a concerné 1907 inscrits en mars 2014 parmi lesquels 788 personnes ont répondu à un questionnaire au démarrage et 149 ont complété un questionnaire identique à l’issue du Mooc. Ce cas est d’autant plus intéressant que la pédagogie du Mooc met en cohérence son contenu (les principes d’action effectuaux qui mettent en avant l’individu) avec les méthodes pédagogiques permettant l’autodirection effective des apprenants (s’inscrire librement, choisir librement un projet, partir des ressources accessibles pour apprendre et contrôler leur mise en œuvre, auto-évaluer les acquis).
7 L’objectif du Mooc était de développer chez les participants la capacité à entreprendre par l’initiation aux cinq principes de décision et d’action basés sur l’effectuation : la recherche des effets à partir des moyens disponibles, l’engagement à partir des pertes acceptables, l’exploitation des contingences, l’enrôlement de partenaires, le contrôle du futur (Sarasvathy, 2001 ; Silberzahn, 2014). Rythmé sur six semaines consécutives, le Mooc s’attachait d’abord à démystifier l’entrepreneuriat la première semaine pour montrer qu’il est accessible à tous. La deuxième semaine, il présentait les quatre principes de l’effectuation avant de montrer lors de la troisième semaine comment ces principes s’appliquent dans le processus entrepreneurial. La quatrième semaine traitait de la gestion de l’incertitude et la cinquième faisait une synthèse en insistant sur le fait que l’entrepreneuriat est ouvert à tous. En parallèle des apports théoriques expliqués dans les vidéos et contrôlés via des quizz, le Mooc proposait une étude de cas avec évaluation par les pairs, un forum de discussion pour poser des questions et échanger sur le cours, et un laboratoire numérique auquel les participants volontaires pouvaient s’inscrire soit pour soumettre leurs propres projets de création d’entreprise soit pour conseiller ou contribuer à celui d’autres personnes. La certification était obtenue in fine [1] à partir de la validation des quizz de chaque semaine et de la participation au processus d’évaluation par les pairs sur l’étude de cas.
2. Mise en perspective dans le champ de la littérature
Le problème de la persévérance dans les Mooc
8 Un Mooc est un cours en ligne visant une participation illimitée et un accès libre et ouvert via le Web. Les Mooc sont apparus à partir de 2008 sur une grande variété de sujets, y compris l’entrepreneuriat. La littérature distingue deux catégories selon leur pédagogie. Le xMooc basé sur la pédagogie transmissive traditionnelle est un cours magistral diffusé au monde entier, suivi de systèmes de validation simples comme les quizz. Il s’oppose au cMooc, fondé sur une pédagogie « connectionniste » inventée par les concepteurs du premier Mooc mis en ligne en 2008 (CCK08). Dans ce modèle, chaque participant est un créateur qui fabrique, discute et échange des contenus avec les autres via un ensemble très varié de médias numériques en réseau, le professeur apparaissant comme un concepteur, animateur et facilitateur du dispositif (Kop et al., 2011 ; Waard et al., 2011 ; Daniel, 2012). Ce type de Mooc serait particulièrement favorable à l’apprentissage entrepreneurial grâce à l’expérimentation et à la construction de réseaux (Senges et al., 2008), mais aucune mesure approfondie n’a été réalisée pour le démontrer.
9 À partir de six articles parus entre 2009 et 2012 analysant au total onze Mooc à l’aune de plusieurs cadres théoriques, Kennedy (2014) retient 3 caractéristiques majeures qualifiant les Mooc : leur degré d’ouverture, les barrières à la persévérance et le modèle éducatif implicite (cMooc/xMooc). Des récits d’expériences de Moocs mettent en avant le développement de capacité d’autodirection des apprenants du fait d’un certain degré d’ouverture [2] lié à la liberté de choix de rythme ou de méthodes proposées (Passarelli, 2014 ; Kop et al., 2011). Mais aucune des études ne propose de mesure effective de cette capacité ni à l’entrée ni à l’issue du Mooc.
10 Le problème pédagogique principal analysé jusqu’à aujourd’hui concerne la persévérance dans les Mooc qu’ils soient de type xMooc ou cMooc. L’inscription et la participation étant gratuites et totalement dégagées de toute contrainte institutionnelle d’intégration dans un cursus diplômant, les apprenants s’inscrivent mais abandonnent en très grand nombre. La proportion d’apprenants qui va effectivement jusqu’au bout est comprise entre 2 % et 20 %, parmi lesquels les taux de réussite (obtention des certificats) sont variables. L’un des premiers rapports publiés à partir de données enregistrées sur 17 cours de HarvardX et MITX (Ho et al., 2014) fait état de 841 587 inscriptions, dont 5 % ont obtenu le certificat, 4 % ont échoué bien qu’ayant suivi au moins la moitié du cours, 56 % ont suivi moins de la moitié du cours, et 35 % ne se sont jamais connectés. L’analyse précise des données de connexion dans les différents types d’exercice montre que la réussite est étroitement associée à la persévérance. Dans les cMooc, une étude qualitative par entretien met en évidence trois catégories de participants : les contributeurs, les consommateurs passifs et les passifs insatisfaits qui ont besoin de davantage de guidage pédagogique (Milligan et al., 2013).
11 Les raisons de l’abandon peuvent être externes aux apprenants (problèmes d’accès, contraintes de temps, manque de soutien de l’entourage) ou bien internes (motivation intrinsèque insuffisante, faible perception d’auto-efficacité vis-à-vis du sujet ou dans le maniement des outils numériques, baisse de l’intérêt et de l’effort, surcharge cognitive et sentiment d’être dépassé (Fischer, 2014 ; Knox, 2014). Milligan et al. (2013) soulignent le rôle de la confiance en soi et de la participation antérieure à d’autres Mooc. L’étude de Cisel (2014) sur le premier xMooc français sur la gestion de projet dont le taux d’achèvement (38,1 %) est supérieur à celui des Mooc en général met aussi en avant comme premier facteur de réussite l’objectif personnel des participants d’obtenir l’un des deux niveaux de certificats. Cet objectif est corrélé au temps passé, au statut (plutôt professionnel qu’étudiants en formation initiale), à l’expérience antérieure dans le domaine et à l’origine géographique.
12 En somme, ces travaux nous indiquent que le Mooc, en tant que dispositif d’apprentissage libre et ouvert, contribue à l’exercice d’un apprentissage en autonomie. En outre, le fait d’avoir suivi un Mooc antérieur ressort comme un facteur de persévérance. Ceci laisse supposer que l’autodirection est développée grâce au Mooc, ce que suggèrent plusieurs études (Passarelli, 2014 ; Kop et al., 2011). Mais aucune recherche ne le mesure effectivement.
13 La partie suivante développe ce à quoi l’apprentissage autodirigé se réfère et pourquoi il peut être également relié à l’autoefficacité entrepreneuriale.
L’autodirection des apprentissages chez les entrepreneurs et les apprenants en e-learning
14 Dans un contexte d’apprentissage à distance (e-learning en général), Knowles (1975) et Long (1989) estiment que l’apprenant exerce un triple contrôle en dirigeant ses apprentissages : le contrôle social (isolement ou interactions avec d’autres), le contrôle pédagogique (choix des objectifs, contenus, ressources, activités et évaluation), le contrôle psychologique (dispositions affectives, cognitives ou motivationnelles favorables au fait d’apprendre).
15 Selon Carré (2010) la capacité à diriger par soi-même ses apprentissages articule trois notions au sein d’un processus dynamique : la première est l’autodétermination (Deci et Ryan, 1985) qui s’appuie sur la motivation au départ (d’autant plus forte qu’elle est intrinsèque) et consiste à pouvoir se fixer des objectifs et à formuler des projets personnels ; la seconde est l’autorégulation (Zimmerman, 1990) qui consiste à trouver en soi-même des ressources pour entrer dans le travail, à persister et adapter son fonctionnement aux conditions changeantes du travail en cours ; la troisième composante est l’auto-efficacité (Bandura, 1997), c’est-à-dire la croyance en sa capacité à mener à bien une tâche donnée, dont toutes celles liées à l’acte d’apprendre. Cette croyance se renforce au fur et à mesure du processus d’apprentissage autodirigé. Elle contribue à soutenir la motivation intrinsèque initiale nécessaire pour s’engager dans l’apprentissage [3] ainsi que la capacité à le réguler [4]. Ce renforcement ne se produit que si l’environnement d’apprentissage permet effectivement au participant de contrôler les objectifs et les actions/moyens d’apprentissage.
16 L’instrument de mesure de la disposition à l’apprentissage autodirigé (SDLRS [5]) de Guglielmino (1977) identifie huit dimensions : la disponibilité aux opportunités d’apprentissage, la conception de soi comme un apprenant efficace, l’esprit d’initiative et l’indépendance effective dans l’apprentissage, l’acceptation de la responsabilité de ses propres apprentissages, la passion d’apprendre, la créativité, l’orientation vers le futur, la capacité à utiliser des techniques de base et des compétences de résolution de problème. On retrouve ici bon nombre de points communs avec des caractéristiques entrepreneuriales.
17 De de nombreuses études ont été réalisées grâce au SDLRS. Elles constatent que ceux qui développent cette capacité à apprendre par eux-mêmes ont tendance à devenir plus confiants et plus aptes à résoudre les problèmes de façon autonome (Guglielmino et al., 1987 ; Durr, 1992 ; Guglielmino et Roberts, 1992). Par ailleurs une enquête américaine sur les formateurs, les professeurs et les apprenants (Guglielmino et Guglielmino, 2001) révèle que la disposition à l’apprentissage autodirigé et l’attitude favorable aux nouvelles technologies d’apprentissage caractérisent les bons apprenants en e-learning. Ceci suggère qu’un développement de la disposition à l’apprentissage autodirigé n’est possible que s’il existe déjà certaines aptitudes au début de la formation. Mais cela n’a jamais été quantifié.
18 En faisant la synthèse de ces différents éléments et en les reliant à ce que nous savons des Moocs nous pouvons élaborer deux hypothèses.
19 Nous savons que les entrepreneurs et les bons apprenants en e-learning ont en commun des dispositions favorables à l’autodirection (Guglielmino et Klatt, 1994 ; Guglielmino et Guglielmino, 2001). L’importance des dispositions initiales à l’autodirection n’a jamais été mesurée précisément dans le cas des Moocs, mais les facteurs de succès et de persévérance connus aujourd’hui font appel à différentes composantes de l’autodirection. Il faudrait à la fois une motivation intrinsèque suffisante mais aussi une capacité à maintenir l’intérêt et l’effort (Fischer, 2014 ; Knox, 2014), c’est-à-dire des capacités d’autorégulation de son propre apprentissage (Zimmerman, 1989, 2001). Or le Mooc effectuation fait appel à un niveau élevé d’autodétermination (choix de s’inscrire, proposer ou non un projet personnel) et d’autorégulation (choix des horaires, participation libre au forum et au laboratoire numérique sur son propre projet, autoévaluation de l’étude de cas et des projets). On peut donc supposer que la capacité initiale des apprenants à autodiriger leurs apprentissages est un facteur de persistance dans le Mooc. D’où l’hypothèse suivante :
20 Hypothèse 1. Une bonne disposition initiale à l’autodirection influe positivement sur la persistance dans le Mooc.
21 Certains auteurs suggèrent que les Moocs contribuent au développement de l’autodirection (Kop et al., 2011 ; Passarelli, 2014) ou analysent le fait d’avoir suivi un Mooc antérieur comme un facteur de succès (Milligan et al., 2013). En théorie, l’autodirection est produite par entraînement dans les environnements d’apprentissage conçus pour accompagner la prise d’initiative (Carré, 2010). Or le Mooc effectuation donne la possibilité d’analyser, d’auto-évaluer et de faire progresser ses propres capacités de formulation d’objectifs (autodétermination) et de contrôle de son projet (autorégulation). On peut donc supposer que la disposition à l’apprentissage autodirigé progresse entre le début et la fin du Mooc, à condition bien sûr d’avoir participé à l’ensemble du dispositif. D’où l’hypothèse suivante :
22 Hypothèse 2. La disposition à l’autodirection progresse entre le début et la fin du Mooc (pour les participants qui ont été jusqu’au bout).
23 Selon Carré (2010), l’autodirection des apprentissages contribue à renforcer la perception d’auto-efficacité, ce qui renvoie ici à la notion d’auto-efficacité entrepreneuriale.
Les relations entre l’effectuation, l’autoefficacité entrepreneuriale et l’effet des formations
24 Dans ce Mooc, tout est organisé pour permettre aux participants de développer progressivement leurs capacités d’entreprendre grâce à la compréhension et l’expérimentation des principes effectuaux. La perception de ces capacités est en effet l’un des points de départ de la démarche effectuale : en réfléchissant à qui je suis, ce que je sais et qui je connais, je peux imaginer des effets possibles compte tenu de ce que je suis capable de perdre et des partenariats accessibles permettant de formuler un projet contrôlable (Silberzahn, 2014). Le cheminement proposé est aussi de nature expérientielle ; l’appropriation de ce mode de raisonnement conduit à faire progresser les croyances sur les capacités. De plus la formulation de projets et leur confrontation à des co-évaluateurs ou des contributeurs permet d’augmenter les moyens disponibles. La démarche effectuale se représente donc idéalement comme une spirale d’apprentissage vertueuse augmentant progressivement la perception de compétence au fur et à mesure que les moyens et partenaires accessibles augmentent.
25 La perception de capacités entrepreneuriales peut être définie à partir de la notion d’autoefficacité entrepreneuriale (ESE [6]), c’est-à-dire la croyance en sa propre capacité à lancer avec succès un projet entrepreneurial. La recherche montre qu’elle peut être améliorée par la formation (Florin et al., 2007 ; Mueller et Goi, 2003 ; Zhao et al., 2005). Il existe de nombreux modèles du sentiment d’auto-efficacité entrepreneuriale depuis Chen et al. (1998) jusqu’à McGee et al. (2009). Nous avons retenu le modèle de McGee et al. (2009) car leur formulation est la plus proche des principes d’action de l’effectuation.
26 Au total, les dispositions cognitives et comportementales attendues des apprenants autodirigés apparaissent proches des compétences effectuales : disponibilités aux opportunités, locus de contrôle fort, interactions fortes avec l’environnement. Plus généralement Jones et Spicer (2009) considèrent que l’entrepreneur en action est un apprenant coproducteur de connaissances avec son environnement. De même, d’un point de vue éducatif, Aumont et Mesnier (1992) comparent le fait d’apprendre à une démarche entrepreneuriale. Nous pouvons donc penser dans cette recherche que l’expérience conjointe de l’autodirection de ses apprentissages et de l’appropriation de l’effectuation contribue à faire progresser le sentiment d’auto-efficacité entrepreneuriale entre le début et la fin du Mooc. Ce qui conduit à formuler l’hypothèse suivante :
27 Hypothèse 3. Le sentiment d’auto-efficacité entrepreneuriale des participants augmente entre le début et la fin du Mooc (pour les participants qui ont été jusqu’au bout).
28 Cependant toutes les études sur l’impact des formations en entrepreneuriat ne sont pas aussi optimistes quant à l’effet positif de la formation car il dépend aussi du niveau de départ. Fayolle et Gailly (2009) rapportent notamment que le niveau d’intention entrepreneuriale des apprenants augmente seulement quand ce niveau était faible au départ, mais qu’il tend à baisser à l’issue de la formation si celui-ci était fort au départ, parce que les apprenants visualisent mieux les contraintes et l’effort à produire. Toutefois il y a deux différences dans notre cas : d’une part, nous mesurons l’autoefficacité et non l’intention [7], et d’autre part, le Mooc s’inscrit dans une démarche libre et non dans le cadre d’un cursus scolaire obligatoire. Or dans les études dont nous disposons sur les Moocs, le niveau d’expérience antérieure vis-à-vis du sujet est considéré comme un facteur de persévérance (Cisel, 2014 ; Fischer, 2014 ; Knox, 2014) ce qui laisse entendre qu’il faut avoir un niveau initial déjà suffisamment élevé dans le domaine pour être motivé à aller jusqu’au bout et valider un Mooc. Ce qui nous conduit à formuler plutôt l’hypothèse suivante :
29 Hypothèse 4. Un bon niveau d’autoefficacité entrepreneuriale au départ influe positivement sur la persistance dans le Mooc.
II – RÉSULTATS
30 La première passation s’est faite via le questionnaire en ligne au début du Mooc auprès des 1907 premiers participants inscrits au Mooc. Nous avons recueilli 866 questionnaires, dont n1 = 788 cohérents et complets, soit un taux de retour de 41 %. Pour un âge moyen de 38 ans, l’échantillon compte 466 hommes (59 %) et 296 femmes (37 %), 26 personnes (3 %) n’ayant pas souhaité renseigner cette information.
Les variables retenues pour l’étude de nos hypothèses sont la disposition à l’apprentissage autodirigé (DAD), le sentiment d’auto-efficacité entrepreneuriale (AEE) ainsi que la participation et la complétion du Mooc. Pour mesurer les variables DAD et AEE, nous avons utilisé deux questionnaires.
L’échelle initiale de Guglielmino (1977) mesurant la disposition à l’apprentissage autodirigé est composée de 58 items répartis sur 8 facteurs mis en évidence par l’analyse factorielle. La consistance interne de l’échelle a été validée (α = 0,87). Cependant, pour des raisons de volatilité du public du Mooc, nous avons élaboré une version raccourcie de 34 items, en ne gardant que ceux qui avaient la meilleure corrélation avec le score global tout en conservant les 8 facteurs. La version courte obtient une cohérence interne de α = 0,84. Ces items sont mesurés par une échelle de type Likert à 5 modalités.
Pour la deuxième variable (AEE) nous avons utilisé l’instrument de mesure correspondant au modèle retenu de l’auto-efficacité entrepreneuriale le questionnaire Entrepreneurial Self-Efficacy de McGee et al. (2009). L’échelle présente une bonne cohérence interne puisqu’elle présente un indice de fiabilité globale élevé (α = 0,89). Ce questionnaire propose 19 items également évalués par une échelle de type Likert à 5 modalités.
Nous avons enfin effectué deux passations de questionnaire de recherche au début et à la fin du Mooc en un temps limité.
31 La deuxième passation a eu lieu à la fin du Mooc, seulement auprès des personnes de la première passation et pour laquelle seulement 19 % (n2 = 149) ont répondu au questionnaire de recherche. Même si le pourcentage semble faible, il est important si l’on considère que le taux de complétion d’un Mooc va généralement de 2 % à 20 %. L’âge moyen de cette deuxième passation est de 42 ans. Celle-ci compte 81 hommes (54 %) et 68 femmes (46 %) (tableau 1).
32 En ce qui concerne la persistance au Mooc, nous observons que près de 45 % de notre échantillon ont suivi les 6 semaines pour 11 % n’ayant pas commencé et 18,5 % ayant abandonné à la fin de la première semaine et presque autant en fin de deuxième semaine. Ces premiers résultats nous montrent à quel point le temps peut avoir un impact sur la durabilité de la participation dans le Mooc.
33 Compte tenu de la forte attrition des participants [8] entre le début et la fin du Mooc, nous avons travaillé sur un modèle dit « de survie » en analysant les facteurs d’influence sur l’abandon durant le Mooc. Pour ce faire, nous avons retenu deux variables de prédiction de la part du participant en début de Mooc (allocation de temps et prédiction de réussite), ainsi que nos deux variables principales (DAD & AEE). Ces variables qualitatives censées expliquer la survie ont été rapprochées d’une variable d’état (abandon ou non) sur une échelle de temps (les 6 semaines du Mooc) à l’aide de la régression semi-paramétrique du modèle de Cox.
Répartition des effectifs certifiables par nombre de semaines suivies du Mooc
| Nombre de semaines suivies | |||||||||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | Total | ||
| Non certifiablesa | 90 | 146 | 64 | 65 | 36 | 33 | 42 | 476 | |
| Certifiables | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 309 | 312 | |
| Total | 90 | 146 | 64 | 65 | 37 | 35 | 351 | 788 | |
Répartition des effectifs certifiables par nombre de semaines suivies du Mooc
(a) Nous employons le terme de « certifiables » car ils peuvent avoir obtenu le nombre de points nécessaires sans forcément demander la certification à l’institution organisatrice du Mooc.34 Ces résultats, présentés dans le tableau 2, nous révèlent un modèle significatif dans son ensemble.
35 Cependant, il n’existe pas d’influence significative de la disposition à l’apprentissage autodirigé sur l’abandon ou la persistance dans le Mooc. De la même manière, il n’existe aucun lien entre la perception d’efficacité entrepreneuriale et la persistance dans le Mooc. Ce qui invalide donc nos hypothèses 1 et 4. En revanche, les prédictions d’allocation de temps et de réussite au Mooc ont un fort impact sur la persistance dans le Mooc.
36 R1. La disposition de départ à l’apprentissage autodirigé n’a pas d’influence significative sur la persistance dans le Mooc.
37 R4. La perception d’auto-efficacité entrepreneuriale de départ n’a pas d’influence significative sur la persistance dans le Mooc.
38 Sur la base des premiers résultats présentés montrant l’impact du temps sur le suivi du Mooc, nous supposons que le temps puisse être une variable modératrice sur le lien entre la disposition à l’apprentissage autodirigé et la participation/complétion dans le Mooc. À la question posée aux participants leur demandant combien de temps ils pensaient allouer au travail sur le Mooc, 5 réponses étaient possibles : moins d’une heure, entre 1 et 2 heures, entre 2 et 4 heures, entre 4 et 6 heures et plus de 6 heures. Par ailleurs, nous avons mesuré l’activité par le nombre de points accumulés au fur et à mesure des activités réalisées en vue de l’obtention de la certification. Les résultats obtenus sont indiqués dans le tableau 3.
39 Ces résultats montrent que la prédiction d’allocation de temps seule n’a pas d’influence modératrice sur le lien entre la disposition à l’apprentissage autodirigé et la certifiabilité au Mooc. En revanche, la prédiction de réussite au Mooc ainsi que l’influence conjointe de ces deux variables modératrices ont une influence significative sur ce lien entre la disposition à l’apprentissage autodirigé et la certifiabilité au Mooc.
Modélisation de la durée dans le Mooc (mesures semi-paramétriques de Cox avec N = 788)
| Log de vraisemblance - 2 | Score global du modèle | ||
| Khi-deux | ddl | Sig. | |
| 5393,591 | 242,368 | 23 | 0,000 |
| Variables et modalités | Moyennes | Erreur standard | Paramètres du modèle de Cox |
| Disposition à l’apprentissage autodirigé | |||
| Très faible disposition à l’apprentissage autodirigé | 0,027 | 0,573 | - 0,609 |
| Faible disposition à l’apprentissage autodirigé | 0,305 | 0,485 | - 0,427 |
| Plutôt faible disposition à l’apprentissage autodirigé | 0,107 | 0,496 | - 0,314 |
| Plutôt forte disposition à l’apprentissage autodirigé | 0,425 | 0,474 | - 0,198 |
| Forte disposition à l’apprentissage autodirigé | 0,129 | 0,478 | - 0,305 |
| Très forte disposition à l’apprentissage autodirigé | réf. | réf. | réf. |
| Auto-efficacité entrepreneuriale | |||
| Très faible sentiment d’auto-efficacité entrepreneurial | 0,067 | 0,256 | - 0,086 |
| Faible sentiment d’auto-efficacité entrepreneurial | 0,212 | 0,206 | - 0,060 |
| Sentiment moyen d’auto-efficacité entrepreneurial | 0,391 | >0,193 | - 0,220 |
| Fort sentiment d’auto-efficacité entrepreneurial | 0,253 | 0,191 | - 0,160 |
| Très fort sentiment d’auto-efficacité entrepreneurial | réf. | réf. | réf. |
| Allocation de temps au suivi du Mooc | |||
| Non renseigné | 0,217 | 0,426 | - 0,563 |
| Moins d’une heure | 0,020 | 0,437 | - 0,197 |
| Log de vraisemblance - 2 | Score global du modèle | ||
| Khi-deux | ddl | Sig. | |
| De une à deux heures | 0,310 | 0,325 | - 0,682* |
| De deux à quatre heures | 0,3.31 | 0,360 | - 0,818* |
| De quatre à six heures | 0,099 | 0,060 | - .948*** |
| Plus de six heures | réf. | réf. | réf. |
| Prévision de réussite au Mooc | 3,256 | 0,058 | - 0,293*** |
Modélisation de la durée dans le Mooc (mesures semi-paramétriques de Cox avec N = 788)
* p < 0,05 ; ** p < 0,01 ; *** p < 0,005.Résultat d’effet modérateur de l’allocation de temps et de prédiction de réussite
| Somme des carrés de type III | Carré moyen | D | ddl | Sig. | |
| Modèle corrigé | 69,364a | 0,426 | 2,230 | 163 | 0,000*** |
| Ordonnée à l’origine | 0,344 | 0,344 | 1,801 | 1 | 0,180 |
| Influence modératrice sur le lien entre disposition à l’apprentissage autodirigé et score final | |||||
| Prédiction d’allocation de temps | 9,969 | 0,208 | 1,088 | 48 | 0,321 |
| Prédiction de réussite | 15,494 | 0,316 | 1,657 | 49 | 0,004** |
| Prédiction conjointe d’allocation de temps et prédiction de réussite | 12,643 | 0,275 | 1., 440 | 46 | 0,033* |
| Erreur | 119,103 | 0,191 | 624 | ||
| Total | 312,000 | 788 | |||
| Total corrigé | 188,467 | 787 | |||
Résultat d’effet modérateur de l’allocation de temps et de prédiction de réussite
(a). R2 = 0,368 (R2 ajusté = 0,203). * p < 0,05, ** p < 0,005, *** p < 0,001.40 Enfin, nous avons étudié l’effet de la participation au Mooc sur l’évolution de la disposition à l’apprentissage autodirigé et sur la perception d’auto-efficacité entrepreneuriale. 85 % des répondants ont indiqué qu’ils avaient fait des progrès au cours du Mooc. Mais sur quoi ont-ils progressé ? Le tableau 4 illustre les résultats concernant la DAD et l’AEE. Ces résultats nous permettent d’affirmer que les scores d’autoefficacité entrepreneuriale ont augmenté significativement entre le début et la fin du Mooc, alors que ce n’est pas le cas pour les scores de disposition à l’apprentissage autodirigé. Notre hypothèse 2 est donc invalidée alors que l’hypothèse 3 est validée.
Résultats du test t pour échantillons appariés DAD et AEE (N = 149)
| Corrélation | Sig | M | σ | Err type | t | ddl | Sig. | |
| DAD avant et après | 0,566 | 0,000 | 1,369 | 12,843 | 1,052 | 1,301 | 148 | 0,195 |
| AEE avant et après | 0,623 | 0,000 | 2,510 | 9,991 | 0,818 | 3,067 | 148 | 0,003* |
Résultats du test t pour échantillons appariés DAD et AEE (N = 149)
(*) p < 0,005.41 Nous avons également remarqué qu’en début de Mooc (r = 0,480, p < 0,001) comme en fin de Mooc (r = 0,530, p < 0,001), les scores de disposition à l’apprentissage autodirigé et de sentiment d’auto-efficacité entrepreneuriale sont corrélés significativement.
42 R2. Il n’y a pas de progression de la disposition à l’apprentissage autodirigé entre le début et la fin du Mooc.
43 R3. Il existe une progression de la perception d’auto-efficacité entrepreneuriale entre le début et la fin du Mooc.
III – DISCUSSION
44 Notre étude visait à examiner les liens entre trois variables : la participation conduisant au succès dans le Mooc, la capacité à autodiriger ses apprentissages et la perception d’auto-efficacité en entrepreneuriat. Les résultats proposent trois idées fortes par rapport aux connaissances antérieures disponibles sur les Mooc et sur l’éducation entrepreneuriale, même si les limites inhérentes aux mesures et au contexte étudié nécessitent une certaine prudence dans la généralisation. La figure 1 permet de résumer ces trois idées fortes qui ressortent. Les paragraphes suivants détaillent l’interprétation des résultats présentés dans la figure 1.
45 1) La première idée forte est que l’autodirection est nécessaire mais non suffisante pour expliquer le degré de persistance dans le Mooc : l’autodirection n’influe sur le score final obtenu que si l’apprenant peut consacrer un temps suffisant à l’apprentissage et estime dès le départ qu’il réussira le Mooc. Ceci signifie qu’une personne qui s’est inscrite, même si elle est fortement autodirigée dans ses apprentissages, n’ira pas forcément jusqu’au bout si elle n’a pas la régularité des 3 heures de travail par semaine nécessaires à dédier au Mooc. En revanche, si elle a du temps, alors la capacité à autodiriger ses apprentissages intervient dans le fait d’avoir persévéré et d’être certifiable. Lorsqu’on regarde en effet précisément les corrélations entre la disposition à autodiriger ses apprentissages et la prédiction déclarée, on peut conclure que l’autodirection joue essentiellement sur les composantes motivationnelles et autorégulatrices. Ainsi que l’anticipe Carré (2010), elle intervient donc à la fois comme un facteur d’autodétermination (être déterminé à réussir), et un facteur d’auto-régulation (prédire le temps qu’on va y allouer).
Modélisation et résultats
Modélisation et résultats
46 Ce résultat invite donc à la prudence quant à l’argument suggérant que l’ouverture des Mooc implique chez les participants une forte disposition à l’autodirection au départ (Kennedy, 2014 ; Kop, 2011). Mais il vient confirmer et compléter certaines analyses de Cisel (2014) sur les facteurs de persévérance dans le Mooc français en gestion de projet. Comme le Mooc effectuation, celui-ci avait touché majoritairement un public de professionnels et obtenu un taux de validation élevé. Dans les deux cas, le temps disponible et la motivation initiale apparaissent comme les facteurs dominants pour persévérer. Ce que notre étude ajoute, c’est qu’il faut savoir utiliser ce temps correctement, ce qui fait appel à une capacité d’auto-régulation de l’apprentissage. On peut interpréter dans les deux cas que ce public spécifique des Moocs ne réagit pas comme des apprenants en formation initiale ou continue inscrits au sein d’un cursus formel même à distance. Le Mooc est pris sur le temps libre, il n’est pas encadré dès le départ par un planning au sein d’un processus de formation ou de travail allouant implicitement un certain temps à l’apprentissage.
47 2) La deuxième idée forte qui ressort de nos résultats est que le Mooc permet de faire progresser la perception d’auto-efficacité en entrepreneuriat, quel que soit son niveau initial (tel qu’il est perçu par les participants eux-mêmes). Ces résultats contribuent à faire avancer la compréhension de l’impact des formations dans le domaine de l’entrepreneuriat. Ils permettent en effet de donner une mesure pertinente au niveau de la sensibilisation alors que bien souvent les objectifs visés en éducation entrepreneuriale manquent de clarté (Blenker, Korsgaard, Neergaard et al., 2011 ; Rizza et Varum, 2011) et que les mesures ne sont pas toujours cohérentes (Fayolle, 2013 ; Pittaway et Cope, 2007). L’initiation à l’entrepreneuriat peut donc se mesurer par des perceptions d’auto-efficacité faciles à relier aux compétences travaillées lors de la formation. Cet outil de mesure apparaît plus adapté que la mesure des intentions d’entreprendre dont le passage à l’acte est très aléatoire et souvent fort éloigné du moment de l’initiation. D’autre part, notre recherche apporte une réponse sur l’impact d’une formation à l’entrepreneuriat passant par un Mooc, qui n’avait jamais été étudié. Or contrairement aux résultats antérieurs sur l’impact d’une formation à l’entrepreneuriat sur le niveau d’intention (Fayolle et Gailly, 2009) et sur les facteurs de succès dans d’autres Moocs (Cisel, 2014 ; Fischer, 2014 ; Knox, 2014), nous constatons que le niveau initial dans le domaine n’a pas d’influence sur les résultats obtenus.
48 Ceci peut s’interpréter de plusieurs manières. Il est possible que ce résultat soit lié au fait que le Mooc était un dispositif de sensibilisation s’adressant à des débutants en entrepreneuriat. Par ailleurs, l’effectuation est une théorie assez récente, peu vulgarisée, ce qui peut contribuer à renforcer les perceptions de nouveauté et de compétence faibles au départ. De plus, nous pouvons rappeler que les progressions sont constatées chez les participants qui ont été jusqu’au bout. Par opposition à un dispositif de formation classique où tous les apprenants quel que soit leur niveau d’engagement, d’intérêt et de maîtrise de la discipline affrontent l’évaluation finale, le Mooc ne mesure in fine que les progressions de ceux qui ont persévéré, donc des plus motivés… Toutefois, il faut ajouter que la mesure d’auto-efficacité produite ici est originale par rapport aux études antérieures sur les Moocs. Elle montre en effet que lorsqu’il est mené jusqu’au bout, l’effort consacré à l’apprentissage (le temps consacré, le maintien de sa motivation, l’appropriation des concepts, la réflexion personnelle, l’auto-évaluation, etc.) produit pour la grande majorité des répondants des effets sur les compétences perçues. L’effort paye, en somme.
49 3) La troisième idée forte repose sur l’affinité entre la disposition à autodiriger son apprentissage et la perception de compétence à démarrer une entreprise. Ce résultat confirme la relation déjà démontrée entre les capacités à l’autodirection et la compétence entrepreneuriale (Guglielmino et Klatt, 1994). Dans un contexte de formation, ceci représente une avancée théorique intéressante pour la pédagogie de l’entrepreneuriat. En effet la littérature actuelle sur le sujet met en exergue un manque de compréhension détaillée des processus d’apprentissage dû à un manque de théories éducatives pertinentes (Béchard et Grégoire, 2005 ; Harrison et Leitch, 2005).
50 Au regard de ce résultat, on peut donc supposer qu’effectuer son apprentissage à travers ce Mooc et apprendre l’entrepreneuriat suivent un processus de choix et d’engagement progressifs de nature effectuale : le contrôle donné aux apprenants dans le Mooc en ce qui concerne leur degré d’engagement (liberté de s’inscrire, de démarrer, d’arrêter quand ils le souhaitent), sur les activités à réaliser (visionnage, commentaires, propositions ou auto-évaluation de projets successifs), sur les supports et moyens à utiliser (vidéos, quizz, forum, labo) et la mise à l’épreuve de ces moyens pour en imaginer ou valider les effets (repassages possibles des quizz, autoévaluation du cas, retours sur les projets) rejoignent les principes de l’effectuation enseignés. L’appropriation et le contrôle de ces éléments donne aux participants un sentiment de compétence et d’auto-efficacité pour créer et diriger une entreprise. Autrement dit, en respectant les principes de l’apprentissage autodirigé, le Mooc constitue un dispositif efficace pour faire acquérir les routines comportementales associées à la perception d’autoefficacité entrepreneuriale.
51 L’inverse toutefois n’est pas vrai (non validation de H2) : on ne suivrait pas un Mooc en entrepreneuriat pour apprendre à autodiriger ses apprentissages. La finalité du Mooc n’est pas l’autodirection mais l’entrepreneuriat. L’autodirection intervient donc comme un moyen latent et non comme une finalité d’apprentissage explicite dans ce dispositif.
CONCLUSION
52 Notre recherche examine la relation entre la persistance dans un Mooc, la capacité à autodiriger ses apprentissages et la perception d’autoefficacité entrepreneuriale en montrant l’évolution entre le début et la fin d’un Mooc d’initiation à l’effectuation de 6 semaines. Le public étudié est majoritairement composé de professionnels qui se sont inscrits sur leur temps libre. La prédiction de réussite (l’auto-détermination) et la poursuite de l’effort jusqu’à la fin en y consacrant le temps nécessaire (l’autorégulation) sont étroitement liées à la disposition du participant à autodiriger son apprentissage. Cette disposition est corrélée du début à la fin à la perception d’auto-efficacité entrepreneuriale. Nos résultats montrent enfin une progression significative de la perception d’auto-efficacité entrepreneuriale des participants qui sont allés jusqu’au bout du Mooc. En revanche, nous n’observons pas de progression significative de l’autodirection, laquelle peut être interprétée comme un moyen et non comme la finalité de l’apprentissage dans ce Mooc.
53 Les limites de cette recherche du fait du contexte (français, public professionnel majoritaire), des mesures réalisées (pas de données sur le temps de connexion, sur l’utilisation du labo numérique, sur la suite en termes de projets réels), et de la perte de répondants au long du dispositif longitudinal de collecte et du phénomène d’abandon lié à la liberté d’inscription et retrait d’un Mooc, invitent à de futurs travaux sur ces questions. Il serait judicieux aussi de les compléter en utilisant une méthodologie qualitative permettant d’explorer plus avant la correspondance entre les comportements réels d’autodétermination et d’autorégulation de l’apprentissage (engagement de soi, mise en place de stratégies d’apprentissage, gestion du temps, engagements envers d’autres, etc.) en relation avec l’expérimentation du processus d’engagement effectual (perception des aspirations et compétences, prise de risque acceptable, enrôlement de parties prenantes, projets contrôlables) au cours et à l’issue du Mooc.
54 Malgré ces limites, les résultats obtenus dans cette enquête ouvrent de nombreuses perspectives de recherche. En premier lieu, les raisons et les processus par lesquels les participants consacrent une partie de leur temps libre à un Mooc pourraient être creusés dans une recherche qualitative plus approfondie : S’agit-il de personnes qui n’ont pas accès à des formations continues adaptées dans le cadre de leur travail ? De personnes en cours de transition professionnelle ou qui sont en sous-charge dans leur emploi ? Qu’est-ce qui soutient leur motivation et leur engagement au fur et à mesure ? Est-ce qu’elles utilisent des moyens particuliers pour gérer leur temps (réservation de plages, négociation avec leur entourage personnel ou professionnel ?…) Est-ce que la relation avec d’autres participants via les dispositifs d’auto-évaluation par les pairs intervient dans le cadrage du temps ou dans l’arbitrage des priorités ?… En second lieu, le Mooc produit-il réellement des effets différenciants en termes d’efficacité pédagogique ? Plus concrètement, est-ce que les effets d’un Mooc seraient comparables à un niveau de formation plus avancé que l’initiation ? Est-ce qu’un Mooc a des effets supérieurs à ceux d’un cours classique ou de conférences de sensibilisation pour un nombre d’apprenants comparable ? Est-ce que des dispositifs plus encadrants sur le temps à bloquer au départ retiendraient plus de participants au risque de restreindre l’efficacité pédagogique reposant sur le principe de choisir et apprendre par soi-même ? Répondre à ces questions importantes nécessiterait de mener des recherches comparant les effets de ce type de dispositif à d’autres formations.
55 En troisième lieu, si la question essentielle concerne les motivations et le temps à dégager tout au long du dispositif, que peut-on proposer pour faciliter et soutenir l’engagement des apprenants : des outils de gestion du temps ? Des tests de motivation ? Des mises en relation avec d’autres participants ? Des informations ou des soutiens destinés à l’entourage ?… Ces dernières idées suggèrent des recherches et des expérimentations sur le soutien de la part de l’entourage déjà relevé comme un facteur de succès sur les Moocs (Fischer, 2014 ; Knox, 2014) spécifiquement dans le cas de cMooc dédiés à l’entrepreneuriat (Senges et al., 2008). Ceci croise d’une autre manière le thème de l’autodirection des apprentissages dans sa facette sociale. Si l’apprentissage reposant sur la capacité à apprendre par soi-même semble central dans le Mooc, il y a fort à parier qu’il souscrit aussi à l’adage « on apprend toujours seul mais jamais sans les autres » (Carré, 2010). Ce thème croise aussi la démarche effectuale qui est éminemment sociale à travers l’engagement de partenaires permettant d’augmenter le niveau des moyens disponibles.
56 Le Mooc pourrait ainsi donner l’illusion qu’il suffit de se donner seul les moyens d’apprendre par soi-même pour réussir. Mais c’est certainement en négociant avec d’autres ne serait-ce que le temps qu’on peut y consacrer que l’apprenant peut soutenir l’effort d’apprendre et aller jusqu’au bout.
Notes
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[1]
Un système de points est utilisé : chaque quizz hebdomadaire (de la semaine 1 à 5) est noté sur 20 points (soit 5x20 = 100 points), l’étude de cas évaluée entre pairs est notée sur 100 points, le quizz final est noté sur 50 points. La certification est obtenue lorsque le total des points est supérieur à 150, soit 60 % du total de 250 points possibles sur l’ensemble du Mooc.
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[2]
Selon Jézégou (2005), l’ouverture en éducation renvoie aux dispositifs de choix donnés à l’apprenant afin de contrôler sa formation et ses apprentissages. Le degré d’ouverture est jugé sur 14 critères de choix possibles : l’accès, le lieu, les horaires, le rythme, les objectifs à atteindre, le cheminement, l’ordre des activités, les méthodes pédagogiques, le format (seul, à eux, en groupe), les contenus, les modalités d’évaluation, les supports, les outils de communication, les personnes ressources.
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[3]
Dans la théorie de l’auto-détermination de Deci et Ryan (1985), la perception de compétence influe sur la capacité à s’auto-déterminer. Se sentir compétent est une raison de choisir des buts par soi-même. C’est l’un des ingrédients de la motivation intrinsèque à côté de la perception d’un futur désirable et du plaisir ressenti dans l’activité.
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[4]
L’efficacité perçue renforce trois comportements de régulation de l’apprentissage : l’optimisation du traitement des informations, le contrôle des états internes soutenant l’intention d’apprendre (activation du but, soutien de l’efficacité, contrôle de l’émotion) et le contrôle du contexte d’apprentissage (structuration de l’environnement, accroissement des ressources disponibles, structuration du temps). En outre, elle défend l’estime de soi (Carré, 2010, p 148-149).
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[5]
Self-directed learning readiness scale.
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[6]
Entrepreneurial self-efficacy.
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[7]
La perception d’auto-efficacité peut être considérée comme l’un des trois facteurs de l’intention dans le modèle le plus couramment utilisé pour mesurer l’impact des formations en entrepreneuriat : l’attitude favorable à la carrière entrepreneuriale, des normes subjectives favorables et la contrôlabilité perçue du comportement. Ce dernier construit est directement issu de la notion d’auto-efficacité de Bandura (1997).
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[8]
Sur 788 participants, 437 ont abandonnés avant la 6e semaine (55,5 %) et 351 sont parvenus jusqu’au bout (44,5 %).
