1. Introduction

1La question de la réussite en Licence demeure cruciale aujourd’hui, tant les taux d’abandon (29 %) et de redoublement (27 %) à l’issue de la première année passée à l’université sont élevés (Razafindratsima et Bonneviall, 2019). Ainsi, malgré les divers dispositifs de soutien en Licence mis en œuvre auprès des étudiants et sur lesquels nous reviendrons ultérieurement, le taux de passage national de la L1 à la L2 des jeunes bacheliers s’élève à 44 % en 2018 (Razafindratsima et Bonneviall, 2019). Seul un peu plus d’un quart des étudiants obtient son diplôme de licence (générale ou professionnelle) à l’issue des trois années de formation de la licence. Plusieurs facteurs peuvent être invoqués pour expliquer les écarts de réussite entre les étudiants. Si certains sont relatifs au contexte d’enseignement (Michaut, 2000; Felouzis, 2001; Nicourd et al., 2011; Duguet, 2014; Morlaix et Perret, 2014), d’autres tiennent davantage aux caractéristiques des étudiants (Alava, 2000; Lambert-Le Mener, 2012; Berthaud, 2017). À cet égard, des travaux se sont plus particulièrement centrés sur les pratiques d’étude des jeunes (Romainville, 2000; Coulon, 2005; Dunlosky et al., 2013). Or, c’est précisément à cette dimension que nous nous intéressons plus particulièrement dans ce travail dont l’objectif est d’apporter des éléments de connaissance complémentaires concernant les facteurs influant sur les pratiques d’étude des jeunes primo-arrivants à l’université. Ainsi, après avoir décrit ces pratiques, nous nous interrogeons sur les déterminants des pratiques d’étude efficaces et le lien entretenu avec la motivation des étudiants. Pour cela, nous ferons un focus sur la participation des étudiants à un module « apprendre à apprendre » destiné à orienter les étudiants vers l’adoption de pratiques d’étude et par là même de stratégies d’apprentissage efficaces. Nous commençons par introduire le cadre théorique de la recherche. Puis, nous en présentons les contours contextuel et méthodologique, avant d’en exposer les résultats et de discuter ces derniers au regard de la littérature scientifique publiée sur le sujet.

2. Pratiques d’étude et stratégies d’apprentissage efficaces

2L’entrée des jeunes bacheliers à l’université confronte dans de nombreux cas ces derniers à une rupture « psycho-pédagogique » (Coulon, 2005), les contraignant à apprendre à gérer leur nouveau « métier d’étudiant ». Face à ce constat, nombre de recherches ont été produites sur les pratiques d’étude des étudiants universitaires, également parfois nommées manières d’étudier, techniques ou méthodes d’apprentissage. Ces pratiques désignent le comportement de l’étudiant face au travail universitaire, ou plus précisément la façon dont il réalise son travail personnel pendant et en dehors des heures de cours (Duguet, 2014) et intègrent les stratégies d’apprentissage mises en œuvre par les étudiants. Ces dernières peuvent être définies comme étant des « ensembles organisés d’activités ou de conduites conscientes, intentionnelles, relativement planifiées et procéduralisables » (Wolfs, 2007).

3Par ailleurs, les recherches en psychologie cognitive de ces dernières décennies ont permis d’apporter une compréhension de plus en plus fine du fonctionnement des principales fonctions cognitives impliquées dans les apprentissages comme la mémoire, le raisonnement, l’attention, la résolution de problèmes, etc. La recherche nous permet ainsi de mieux comprendre comment les êtres humains apprennent mais également comment ces connaissances pourraient aider à améliorer les processus d’apprentissage (Corbin, 2019). Par exemple, Dehaene (2018), dans son livre Apprendre ! Les talents du cerveau, le défi des machines, présente, à partir d’une synthèse des recherches en sciences cognitives, au moins quatre facteurs de réussite d’un apprentissage : l’attention, l’engagement actif, le retour d’information et la consolidation ainsi que les implications dans le domaine éducatif de ces découvertes que ce soit du point de vue de l’enseignant ou de l’apprenant.

4Dans le cadre plus spécifiquement des recherches sur l’efficacité des méthodes d’apprentissage, Dunlosky et al. (2013) ont réalisé une importante revue de la littérature destinée à analyser l’efficacité de dix techniques d’apprentissage (choisies pour leur facilité d’utilisation ou parce que les apprenants rapportent les utiliser fréquemment) au regard de quatre catégories de variables :

5- les conditions d’apprentissage (ex. : seul ou en groupe),

6- les caractéristiques des élèves (ex. : âge, aptitudes, niveau de connaissances antérieures),

7- le type de matériel à apprendre (ex. : mots de vocabulaire, problèmes mathématiques, textes scientifiques complexes),

8- les critères de réussite (ex. : rappel, résolution de problème, compréhension).

9D’après leur étude, sur les dix techniques analysées, deux sont évaluées comme présentant une utilité élevée : la pratique des tests (auto-évaluation ou utilisation de pratiques de tests sur du matériel à apprendre) et l’apprentissage distribué (mise en œuvre d’un calendrier de pratiques qui répartit les activités d’étude au fil du temps) car elles profitent aux apprenants de différents âges et de différentes capacités et elles améliorent la performance des apprenants à travers de nombreuses tâches, selon divers critères de réussite. Selon une revue plus récente, Putnam et Roediger (2018) présentent quant à eux sept méthodes pour améliorer l’apprentissage. Si l’on y retrouve la pratique de la récupération (ou pratique des tests) et la pratique espacée et entrelacée, ils ajoutent l’intérêt de l’interrogation élaborative, de l’auto-explication, des moyens mnémotechniques et de l’apprentissage autorégulé.

10Parallèlement, les recherches qui se sont intéressées aux méthodes d’apprentissage spontanément mises en œuvre pour apprendre montrent que les stratégies les plus plébiscitées par les apprenants consistent à relire ses notes et les supports de cours, surligner ou souligner les concepts importants, résumer ou encore répéter. À titre d’exemple, dans l’étude de Karpicke et al. (2009) 84 % des 177 étudiants de premier cycle universitaire interrogés indiquent utiliser la stratégie de la relecture pour étudier. Or les recherches en sciences cognitives ont pu mettre en évidence que toutes ces techniques s’avèrent peu efficaces pour un apprentissage à long terme (voir par exemple, Dunlosky et al., 2013). S’il existe un consensus actuellement sur le fait que les apprenants n’utilisent majoritairement pas des méthodes optimales d’apprentissage, deux principales hypothèses sont avancées dans la littérature pour en expliquer les raisons. La première hypothèse développe l’idée que ce sont les contraintes des situations d’apprentissage qui poussent les apprenants à choisir des stratégies d’apprentissage peu efficaces. Par exemple, Blasiman et al. (2017), en comparant les intentions déclarées des étudiants à leur comportement réel pendant l’année, montrent qu’ils étudiaient environ la moitié du temps qu’ils avaient prévu et utilisaient des méthodes d’étude qu’ils estimaient eux-mêmes moins efficaces pour l’apprentissage alors qu’ils avaient l’intention initiale d'utiliser quelques stratégies relativement bonnes. La seconde hypothèse indique quant à elle que les étudiants ne seraient tout simplement pas informés des techniques efficaces ou de la façon de les utiliser efficacement pendant l’apprentissage (voir par exemple Corbin, 2019). D’ailleurs, 80 % des étudiants interrogés dans l’étude de Kornell et Bjork (2007) rapportaient que les stratégies d’étude qu’ils utilisaient ne leur avaient pas été enseignées de manière formelle. McCabe (2011), avec un protocole plus original, a examiné pour sa part les prédictions de 255 étudiants sur les résultats d’apprentissage de scénarios pédagogiques basés sur des résultats d’études publiées. Les résultats de cette recherche ont globalement montré une incapacité des étudiants à prédire les résultats d’apprentissage de scénarios éducatifs. Les auteurs en concluent qu’une majorité des étudiants semble adopter des stratégies improvisées, vraisemblablement basées sur l’intuition ou l’habitude et non pas sur leur efficacité mise à l’épreuve des faits. Pourtant, des dispositifs mis en œuvre par l’institution universitaire ont pour objectif de remédier à cette méconnaissance de la part des étudiants (voire des enseignants).

3. Les dispositifs de soutien en licence

11Du fait des taux d’échec et d’abandon encore importants à l’université, notamment en 1^ère année de 1^er cycle, accroître la réussite des étudiants, ou au contraire réduire les échecs, est une préoccupation récurrente des chercheurs en éducation, comme des politiques. En France, plusieurs réformes et plans nationaux se sont ainsi succédés parmi lesquels la réforme Bayrou de 1998 qui a généralisé et rendu obligatoire le tutorat à l’université et a introduit le semestre d’orientation offrant la possibilité d’une réorientation en cours d’année; ou encore le Plan Réussite en Licence (PRL) initié en 2008 à la suite de la loi Libertés et responsabilités des universités, qui instaure des dispositifs multiples visant l’accueil et le suivi des étudiants, l’enseignement de la méthodologie du travail universitaire, la rénovation de méthodes pédagogiques ou encore la réorientation d’étudiants en situation d’échec (Perret, 2015).

12En ce qui concerne l’efficacité des dispositifs d’accompagnement et de soutien à la réussite, celle-ci est parfois questionnée mais la prise en compte des caractéristiques des étudiants tend à relativiser les effets positifs relevés : en effet, ces dispositifs comme par exemple le tutorat ou les actions de renforcement disciplinaire, seraient surtout favorables aux bons étudiants ne serait-ce qu’en raison d’une plus forte appropriation de ces dispositifs par ces derniers (Danner, 2000; Michaut, 2003; Morlaix et Perret, 2015). Un aspect central de l’efficacité de tels dispositifs repose sur la participation et l’engagement des étudiants. Or, les travaux font souvent état d’un absentéisme important des étudiants qui sont principalement visés par les actions mises en place (Borras, 2011). En effet, la crainte d’une stigmatisation ou d’une catégorisation en tant que mauvais étudiant ou étudiant en difficulté (Romainville et Noël, 1998) semble éloigner des aides proposées les étudiants qui en ont pourtant le plus besoin. Lorsque les actions mises en place sont rendues obligatoires, des effets positifs sur l’abandon des étudiants sont parfois relevés, mais l’écart de réussite des étudiants les plus faibles avec ceux qui réussissent n’est pas comblé pour autant (Perret et Berthaud, 2015). D’autres travaux tendent également à montrer que les étudiants ne sont pas toujours capables d’évaluer la nécessité de participer à des dispositifs d’aide à la réussite, celle-ci dépendant par ailleurs de leur motivation (Le Mener, 2015). Malgré ces dispositifs de « lutte contre l’échec » désormais abordée sous l’angle de l’» aide à la réussite » (Perret, 2015), les statistiques nationales demeurent inchangées et le taux d’échec en première année de Licence reste important. L’intérêt portant sur les déterminants de la réussite étudiante, notamment à l’université, ne décroît pas. La mise en place récente de Parcoursup (plateforme Web élaborée pour gérer les vœux d’affectation des futurs étudiants de l’enseignement supérieur français) avec la loi Orientation et réussite étudiante (ORE) et des modules de remédiation proposés aux étudiants « oui si » (Belghith et al., 2019) constitue un nouvel exemple de dispositifs mais dont les effets sur les parcours des étudiants restent à analyser. Par ailleurs, d’autres facteurs semblent jouer un rôle déterminant sur la réussite mais aussi sur les pratiques d’étude des nouveaux entrants. C’est notamment le cas de la motivation étudiante, mise en avant dans de nombreux travaux portant sur les déterminants de la réussite en 1^re année.

4. Le poids de la motivation en première année universitaire

13L’étude de la motivation étudiante s’avère cruciale tant elle joue un rôle important sur la réussite des étudiants. Ainsi, le recueil de données sur le sujet auprès de 700 étudiants inscrits dans trois filières permet à Lambert-Le Mener (2012) de montrer que la motivation de l’étudiant agit directement sur sa réussite. La mesure de la motivation y est basée sur la théorie de l’autodétermination de Deci et Ryan (1985), qui distingue trois types de motivation selon le degré plus ou moins élevé d’autodétermination de l’étudiant :

14- La motivation intrinsèque constitue le plus haut niveau d’autodétermination. L’étudiant se sent ici véritablement responsable de son comportement, il est à l’origine de sa motivation. Celle-ci est caractérisée par un locus interne de causalité perçue qui affecte de façon positive la motivation.

15- La motivation extrinsèque est quant à elle caractérisée par un locus externe de causalité perçue. Elle se subdivise en deux types de niveaux :

16 la « régulation par identification » : l’individu commence à être autodéterminé. Il effectue une activité car « il estime que ses conséquences sont importantes pour lui » (Viau, 1998),

17 la « régulation externe » : l’individu est « dirigé par des contingences qui lui sont externes » (Viau, 1998). Cela signifie qu’il ne travaille que pour obtenir une récompense, parce qu’on l’y a contraint, ou encore pour éviter de recevoir une punition.

18- Enfin, l’amotivation représente la forme la moins autodéterminée de la motivation et en l’occurrence une absence totale de motivation. « L’individu caractérisé par cet état ne perçoit pas de relation entre ses actions et les résultats obtenus » (Vallerand et Sénécal, 1992).

19L’étude de Lambert-Le Mener (2012) montre ainsi que la motivation intrinsèque de l’étudiant influe positivement sur les performances des étudiants, au contraire de l’amotivation qui elle tient dans ce cadre un rôle négatif. Une régression par quantile lui permet également de mesurer l’effet de la motivation sur les résultats selon le niveau scolaire des étudiants. Un effet différencié de la motivation se dégage, indiquant que les étudiants très faibles (1^er décile) ne voient pas leur réussite améliorée par la motivation mais ceux du quartile inférieur obtiennent un gain de 2 points quand ils sont motivés. Leurs pairs de niveau médian améliorent pour leur part leur performance de 2,4 points, quand les étudiants du quartile supérieur obtiennent les meilleurs bénéfices du fait d’être motivé avec 2,5 points. Si ces résultats montrent que la motivation est la plus avantageuse pour les étudiants du quartile supérieur, ils montrent également la nécessité de s’attacher à améliorer la motivation des étudiants faibles ou moyens qui en tirent aussi des bénéfices. A ce titre, la motivation demeure un facteur important à prendre en considération dans la compréhension des mécanismes de la réussite étudiante en première année universitaire.

20Par ailleurs, les pratiques d’étude des jeunes entrant à l’université sont également à relier à leur motivation. En effet, d’après Lieury et Fenouillet (2013), les conditions facilitant l’émergence de la motivation intrinsèque conduisent à un apprentissage conceptuel plus profond. Les étudiants véritablement motivés de façon intrinsèque opteraient pour des stratégies d’apprentissage plus favorables à un apprentissage en profondeur de la matière. Tout se passe en réalité comme si les stratégies d’apprentissage et d’autorégulation constituaient des indicateurs de la motivation, ou résultaient de la motivation des étudiants pour leurs études (Viau, 1998). Si l’étudiant souhaite mettre en œuvre des stratégies d’apprentissage dites « efficaces », il est indispensable qu’il soit motivé pour le faire (Bédard et Viau, 2001). La recherche empirique de Duguet (2014), menée auprès d’un échantillon de 734 étudiants de première année, témoigne des liens entretenus entre motivation et manières d’étudier. À l’appui de modèles de régression, elle montre que toutes choses égales par ailleurs, la motivation des étudiants constitue un facteur explicatif des pratiques d’étude très significatif et associé à un fort coefficient, traduisant un effet relativement important de cette variable dans l’explication des pratiques d’étude. Plus l’étudiant est motivé, plus il opte pour des pratiques d’étude favorables à sa réussite. Les analyses en piste causales produites par l’auteure témoignent en outre d’un effet direct très significatif de la motivation des étudiants sur leur réussite, mais également d’un effet indirect transitant par leurs pratiques d’étude. En d’autres termes, la motivation influe sur les pratiques d’étude des jeunes bacheliers et par ce biais sur leurs performances aux examens.

21Aujourd’hui, des questions demeurent quant aux pratiques d’étude des étudiants universitaires :

22- Quelles sont les pratiques d’étude des étudiants de première année?

23- Quels sont les déterminants des pratiques d’étude efficaces?

24En effet, nombre d’écrits sur le sujet peuvent être désormais considérés comme relativement anciens, tandis que le contexte universitaire n’a de cesse d’évoluer, notamment du point de vue des dispositifs d’aide à la réussite mis en œuvre au sein des établissements, les effets de ces derniers sur les étudiants faisant d’ailleurs trop rarement l’objet d’une évaluation externe. Nous pouvons de ce fait formuler pour première hypothèse que le développement de dispositifs destinés à agir sur les pratiques d’étude des étudiants les a amenés à mobiliser une plus grande hétérogénéité de pratiques d’étude.

25Par ailleurs, si les travaux portant sur les stratégies d’apprentissage des étudiants tendent à considérer que ces dernières reposent essentiellement sur l’habitude et l’intuition (McCabe, 2011), ceux ayant abordé le métier d’étudiant laissent à penser que les pratiques d’études dépendent également de caractéristiques sociodémographiques et scolaires (Coulon, 2005; Bodin et Millet, 2011; Frickey et Primon, 2003) mais aussi de la motivation (Bédard et Viau, 2001). Dès lors, notre deuxième hypothèse stipule que les pratiques d’études et l’adoption de stratégies d’apprentissage plus ou moins efficaces sont influencées par le profil social et scolaire ainsi que par la motivation des étudiants.

26De façon complémentaire, nous pouvons nous interroger sur le comportement des étudiants lorsque l’université leur propose de suivre explicitement un dispositif pour les aider à développer les pratiques d’étude favorables à leur réussite.

27- Quelle est la participation des étudiants à un dispositif visant à développer leurs pratiques d’étude?

28- Quels sont les déterminants de leur implication dans ce dispositif?

29Faisant écho aux travaux portant sur les dispositifs de soutien en licence, qui montrent que ce ne sont pas les étudiants qui en ont le plus besoin qui en bénéficient le plus (Michaut, 2003; Morlaix et Perret, 2015), notre troisième hypothèse revient à considérer que certaines caractéristiques individuelles des étudiants (passé scolaire, motivation, pratiques d’études) peuvent influer sur leur assiduité et leur participation à ce genre de dispositif.

5. Cadre méthodologique de la recherche

5.1. L’enquête par questionnaires

31- « Vous et vos conditions d’étude » : ces questions portaient sur leur activité salariée en parallèle des études, la profession et le niveau de diplôme de leurs parents.

32- « Vos choix d’étude » : l’objectif de cette rubrique était de savoir s’ils avaient candidaté à d’autres formations, de connaître les motifs de leur inscription dans ce domaine disciplinaire et d’identifier leur projet professionnel.

33- « Vos attitudes et pratiques face au travail universitaire » : cette rubrique, la plus longue du questionnaire, visait à recueillir des données concernant les pratiques d’étude et la motivation des étudiants. La première question était adaptée des travaux de Gurung et al. (2010) concernant les comportements d’étude des étudiants et comportait une série de 29 items destinés à identifier la fréquence (sur une échelle de Likert allant de 1 à 5) à laquelle les étudiants mobilisent les pratiques et stratégies mentionnées. Les items concernent des pratiques liées à l’organisation (connaissance des dates d’examen et des devoirs, mise au point d’un calendrier de révisions…), la mise en application (création de questions dans la tête ou par écrit auxquelles l’étudiant s’entraine à répondre…), l’élaboration (expliquer les concepts qui prêtent à confusion aux autres étudiants…), la métacognition (utilisation d’annales pour s’entraîner…) et l’utilisation des ressources (demander à un autre étudiant d’expliquer les informations incomprises).

34La deuxième partie du questionnaire reprenait l’échelle de motivation situationnelle de Guay et al. (2000), qui permet d’identifier quatre types de motivation : la motivation intrinsèque, la régulation identifiée, la régulation externe et l’amotivation. Elle se décline en 16 items qui présentent des raisons pour lesquelles des personnes font une activité. Pour chaque énoncé, le sujet se positionnait sur une échelle de Likert en sept points selon son degré d’accord avec la raison proposée.

35S’ensuivait une question relative aux difficultés rencontrées par les étudiants quant à certaines pratiques d’étude (prendre des notes, effectuer des recherches à la bibliothèque, se concentrer…) et deux questions relatives à une mesure du temps personnel passé à étudier en dehors des heures de cours. Une question a par ailleurs été intégrée reprenant les items construits pas Dunlosky et al. (2013) concernant dix « techniques » d’apprentissage (expliciter, varier, résumer, relire, se tester, surligner / souligner, s’interroger, échelonner, s’imaginer, user de moyens mnémotechniques) pour lesquels les étudiants doivent indiquer sur une échelle allant de 1 à 5 à quel point ils les utilisent et ils les considèrent comme étant efficaces. Enfin, une dernière question invitait les étudiants à indiquer s’ils considéraient leur niveau comme étant bon, plutôt bon, plutôt faible ou faible.

36Parallèlement à cette enquête, des données administratives nous ont permis d’obtenir des informations concernant les caractéristiques sociodémographiques des étudiants et leur passé scolaire.

5.2. Le module d’apprendre à apprendre

37Ce module, proposé aux étudiants dès la rentrée universitaire, était composé d’un cours magistral de deux heures, destiné à attirer l’attention des étudiants sur la nécessité d’apprendre à apprendre lorsqu’ils entrent à l’université et leur fournir des éléments de connaissance concernant le fonctionnement cognitif. À ce cours sont venues s’ajouter cinq séances de travaux dirigés (TD) de deux heures chacune, permettant d’illustrer la présentation théorique par des mises en pratique (tableau 1). Ces TD se sont tenus à raison d’une séance toutes les deux semaines, se centrant chacun sur une dimension particulière de l’apprentissage.

Tableau 1 : Contenu des séances du module d’apprendre à apprendre

CM : « Apprendre comment apprendre »	Grands principes du fonctionnement cognitif, les quatre piliers des apprentissages
TD1 : S’organiser	Méthodes d’apprentissage distribuées et variées, planification des révisions grâce à diverses méthodes
TD2 : Porter son attention	Qu’est-ce que l’attention, les sources de distraction l’équilibre attentionnel, réagir aux distractions
TD3 : S’engager	Être actif dans ses apprentissages, se poser des questions, élaborer
TD4 : Consolider	Automatisation pour libérer des ressources cognitives, pratique prolongée, pratique des tests, récupération expansée
TD5 : Se motiver	Différents types de motivation, les sources motivationnelles, les feedbacks, l’estime de soi

38Lors de chaque séance de TD, était effectué un rappel des notions théoriques, puis des exercices pratiques étaient proposés et des ressources mises à disposition pour rendre les étudiants autonomes sur ces pratiques.

6. Caractéristiques et pratiques d’étude des étudiants de l’échantillon

6.1. Caractéristiques sociales et scolaires

40Du point de vue de leur passé scolaire, 64 % sont de nouveaux bacheliers, le tiers restant étant composé de redoublants, d’étudiants réorientés mais aussi d’étudiants « oui si » qui effectuent leur L1 sur deux ans. Une très large majorité est détentrice d’un baccalauréat général dont 46 % de bacheliers scientifiques (Annexe 1) et à peine plus de 15 % ont obtenu une mention bien ou très bien (Annexe 2) au bac.

6.2. Pratiques d’étude des étudiants

41Dans un premier temps, nous avons porté notre attention sur les 29 items adaptés des travaux de Gurung et al. (2010). À l’instar de Gurung et al. (2010), une analyse par item a été privilégiée à un score global sur une échelle.

Tableau 2 : Répartition des étudiants de l’échantillon (N=733) en fonction de leur recours « la plupart du temps » ou « toujours » aux pratiques d’étude mentionnées (en %)

Pratiques d’étude	Nb étudiants (%)
J'assiste aux cours	98
J’organise bien mes notes	76,8
J’indique dans mes notes les figures / tableau x / graphiques / sections mentionnés dans le cours	67,8
Après le cours, je reprends mes notes pour vérifier et compléter les informations manquantes	58,8
Je lis lentement les contenus quand ils sont compliqués	83,7
Je surligne / souligne les éléments les plus importants de chaque chapitre pour de futures révisions	74,3
Je prends des notes sur ce que je suis en train de lire	32,7
Je crée et réponds à des questions, dans ma tête ou par écrit, pendant que je lis les contenus liés au cours	32,1
Je fais le lien entre ce que je lis dans mon cours et d’autres lectures ou des échanges en groupes / TD	56,6
Je révise le chapitre une fois le cours sur ce sujet terminé	57,4
Je lis et j’analyse les figures, les images et les tableau x du livre / manuel	40,2
Je connais les dates des examens, des tests et des devoirs et je les note dans mon agenda, calendrier, etc.	75,1
Je modifie activement ma manière de réviser quand un examen utilise un format type QCM	33,1
J'examine les contenus de cours de manière à pouvoir estimer mon temps de travail personnel	50,2
J’établis un calendrier de révisions qui me permet d’achever à temps tout ce que je dois faire dans mes différents cours	33,8
Je bachote avant l’examen	26,7
J'utilise des tests ou des annales pour m’entrainer	49,9
Je passe brièvement en revue tous les chapitres abordés avant de commencer à étudier	44,3
Je divise le contenu du cours en sections plus petites, gérables et logiques	52,4
Je varie mes comportements d'étude en alternant lecture, répétition, résolution de problèmes, exercices, écriture, etc.	46,8
J'effectue des tests sans avoir recours à mes notes ou aux contenus du cours	42
Quand j'ai une mauvaise réponse à un test, je retourne aux contenus du cours concernés pour mieux me les réapproprier	70,4
Je reformule ce que j'apprends de manière à pouvoir l’expliquer à quelqu'un d'autre	68,3
A partir des contenus étudiés, je crée mes propres exemples	42,6
Je suis capable d'expliquer un problème ou un phénomène à l'aide des contenus du cours	64,7
Je demande à un autre étudiant ou à un ami de m'expliquer des informations que je ne comprends pas	72,4
Je sollicite les enseignants pour qu’ils m’expliquent certains points que je ne comprends pas	35,4
J'explique les concepts qui prêtent à confusion aux autres étudiants et réponds à leurs questions	40,7
Je demande aux enseignants des contenus d'étude supplémentaires	8,6

43- L’organisation des notes de cours (76,8 %), significativement plus souvent mentionnée par les filles (χ²=86,98; p<.01), les bacheliers littéraires et ES (χ²=34,74; p<.01), les nouveaux bacheliers (χ²=14,49; p<.01) et par les étudiants de psychologie (χ²=48,34; p<.01);

44- La connaissance et l’inscription dans l’agenda des dates d’examen, tests et devoirs (75,1 %), significativement plus souvent mentionnée par les filles (χ²=48,68; p<.01);

45- Le fait de surligner / souligner les éléments les plus importants de chaque chapitre (74,3 %) est significativement plus souvent mentionné par les filles (χ²=145,45; p<.01), les étudiants inscrits en psychologie (χ²=56,21; p<.01) et les détenteurs d’un bac L ou ES (χ²=32,28; p<.01).

46À l’inverse, des pratiques sont mentionnées par une faible proportion d’étudiants, à l’image du fait de demander aux enseignants des contenus d’étude supplémentaires (8,6 %) significativement plus souvent mentionnée par les étudiants inscrits en sciences et techniques (χ²=20,14; p<.01) et les nouveaux bacheliers (χ²=13,69; p<.01). Cinq pratiques d’étude sont par ailleurs faiblement employées par les étudiants :

47- Le bachotage (préparation rapide et intense d’un examen uniquement pour le réussir et non pour acquérir un savoir) (26,7 %) est significativement lié au genre de l’étudiant (χ²=16,62; p<.01), les garçons optant plus souvent pour ce type de pratique;

48- Le fait de créer et de répondre à des questions dans sa tête ou par écrit en lisant les contenus de cours (32,1 %) significativement plus souvent mentionnée par les garçons (χ²=19,76; p<.01), les étudiants de sciences et techniques (χ²=17,12; p<.01) et les bacheliers non généraux ou scientifiques (χ²=28,57; p<.01);

49- Le fait de modifier activement sa manière de réviser quand un examen utilise un format de type QCM (33,1 %) plus souvent mentionné par les filles (χ²=11,25; p<.05) et par les étudiants qui vivent seuls (χ²=17,45; p<.05);

50- La mise au point d’un calendrier de révision (33,8 %) est plus particulièrement mentionnée par les filles (χ²=26,89; p<.01).

51Pour conforter ces premiers résultats, nous avons construit un score de pratiques d’étude. Pour cela, nous avons additionné les réponses des étudiants à chacun des 29 items constituant cette question (somme des fréquences associées aux items de « jamais » valant 1 à « toujours » valant 5). Plus ce score (sur 145) est élevé, plus il signifie que l’étudiant mobilise une hétérogénéité de pratiques pour étudier. La moyenne à 100 (écart-type = 14) est relativement élevée, le score minimum s’élève à 46 et le score maximum à 135.

7. Étude des déterminants des pratiques d’études

7.1. La diversité des pratiques d’étude

52L’analyse a ensuite consisté à construire un modèle de régression linéaire considérant le score préalablement construit comme variable à expliquer et les caractéristiques des étudiants comme facteurs explicatifs. L’intérêt du modèle de régression est ainsi d’estimer le pouvoir explicatif des caractéristiques des étudiants sur le score de pratiques d’étude, toutes autres caractéristiques considérées étant égales par ailleurs.

Tableau 3 : Effet des caractéristiques des étudiants et de leur motivation sur le score de pratiques d’étude

Variable de référence	Variable active	Valeur du coefficient B
		Modèle 1	Modèle 2	Modèle 3
Psychologie	Sciences et techniques	0,093 *	0,140 ***	0,088 *
Garçon	Fille	0,288 ***	0,248 ***	0,269 ***
PCS défavorisée	PCS favorisée	0,039 ns	0,025 ns	0,040 ns
	PCS moyenne	0,009 ns	0,005 ns	0,012 ns
Logement autre	Logement personnel	0,024 ns	0,022 ns	0,025 ns
	Logement parents	0,037 ns	0,043 ns	0,046 ns
Bac S	Bac pro et techno ou autre	-0,115 **	-0,116 ***	-0,122 ***
	Bac L	-0,068 ns	-0,089 **	-0,086 *
	Bac ES	-0,016 ns	-0,021 ns	-0,027 ns
Aucune mention au bac	Mention au bac	0,047 ns	0,022 ns	0,041 ns
Pas nouveau bachelier	Nouveau bachelier	0,020 ns	0,016 ns	0,015 ns
Faible niveau auto-déclaré	Bon niveau auto-déclaré	0,258 ***	0,197 ***	0,244 ***
Motivation intrinsèque			0,316 ***
Amotivation				-0,150 ***
Valeur du R²		9,6 %	23,5 %	17,3 %
Note : les seuils de significativité sont les suivants : ***p<0,01; **p<0,05; *p<0,10.

54Le genre de l’étudiant constitue une variable fortement explicative des pratiques d’étude : le fait d’être une fille plutôt qu’un garçon augmente significativement le score d’hétérogénéité de pratiques. En d’autres termes, les filles mobilisent, toutes choses égales par ailleurs, une plus grande variété de pratiques d’étude que les garçons, ce résultat faisant écho au comportement studieux des filles décrit par Frickey et Primon (2003). De même, le fait d’être détenteur d’un baccalauréat technologique ou professionnel, ou bien d’un baccalauréat littéraire constitue un désavantage en comparaison aux bacheliers scientifiques. Mais surtout, les analyses montrent un fort effet du niveau auto-déclaré par l’étudiant et de la motivation sur les pratiques d’étude. Ainsi, les étudiants déclarant avoir un bon niveau utilisent, toutes choses égales par ailleurs, une plus grande variété de pratiques d’étude. Par ailleurs, tandis que la motivation intrinsèque engendre, à caractéristiques identiques, le recours à une hétérogénéité de pratiques d’étude, l’amotivation au contraire joue un rôle négatif : plus le score d’amotivation augmente, moins l’étudiant utilise une variété de pratiques pour étudier. Ce dernier résultat fait écho aux travaux de Duguet (2014) témoignant d’un effet de la motivation sur les pratiques d’étude. Si ses travaux pouvaient néanmoins être décriés en raison de la faible fiabilité de son score de motivation, les résultats présentés ici, s’appuyant sur une échelle validée sur le plan empirique, mettent en avant toute l’importance de maintenir la motivation des étudiants pour les encourager à étudier.

7.2. Les difficultés rencontrées par les étudiants

55Poursuivant notre analyse des pratiques d’étude des étudiants, il nous a semblé intéressant d’examiner dans quelles mesures ceux-ci rencontraient des difficultés face aux pratiques d’étude (tableau 4).

Tableau 4 : Répartition des étudiants de l’échantillon (N = 454) en fonction des difficultés rencontrées (en %)

Difficultés à	Nombre d’étudiants (en %)
Utiliser vos notes	4,3
Vous intéresser au cours	8,2
Comprendre la théorie, les concepts	9,3
Comprendre les applications / exercices liés au cours	9,4
Cerner la structure du cours	10,4
Faire des liens avec ce que vous savez déjà	11,4
Comprendre le vocabulaire spécifique	15,4
Prendre des notes en cours (structuration, lisibilité…)	17,2
Sélectionner les idées importantes du cours	19,5
Dépasser la pure mémorisation (par cœur)	20,7
Réviser autrement qu’en relisant	29
Effectuer des recherches en bibliothèque	37,5
Vous concentrer	38,9
Evaluer le temps de travail à consacrer à chaque matière	45,4
Vous mettre au travail	54,3

56Si les étudiants mentionnent à la marge des difficultés pour utiliser leurs notes, s’intéresser au cours ou encore, comprendre la théorie et les concepts ou bien encore comprendre les exercices liés au cours, une majorité d’entre eux indique avoir du mal à se mettre au travail. Nous avons alors construit un modèle de régression logistique expliquant la probabilité qu’a l’individu de rencontrer des difficultés pour se mettre au travail (tableau 5).

Tableau 5 : Probabilité qu’a l’étudiant de rencontrer des difficultés pour se mettre au travail

Variable de référence	Variable active	Valeur Exp(B)
		Modèle 1	Modèle 2
Psychologie	Sciences et techniques	0,780 ns	0,308 ns
Garçon	Fille	0,553 ***	0,559 ***
PCS défavorisée	PCS favorisée	1,281 ns	1,224 ns
	PCS moyenne	0,791 ns	0,747 ns
Logement autre	Logement personnel	0,840 ns	0,822 ns
	Logement parents	1,123 ns	1,057 ns
Bac S	Bac pro et techno ou autre	0,574 **	0,528 **
	Bac L	0,863 ns	0,783 ns
	Bac ES	0,653 ns	0,645 *
Aucune mention au bac	Mention au bac	1,171 ns	1,195 ns
Pas nouveau bachelier	Nouveau bachelier	0,728 ns	0,710 *
Faible niveau auto-déclaré	Bon niveau auto-déclaré	0,473 ***	0,444 ***
Motivation intrinsèque		0,940 ***
Amotivation			1,083 ***
Valeur du R² de Nagelkerke		10,8 %	12 %
Note : les seuils de significativité sont les suivants : ***p<0,01; **p<0,05; *p<0,10.

57Les filles ont, toutes choses égales par ailleurs, moins de risques de rencontrer des difficultés pour se mettre au travail. Le fait de posséder un bac professionnel ou technologique plutôt qu’un bac scientifique diminue la probabilité de rencontrer des difficultés. Les étudiants estimant avoir un bon niveau ont également très significativement moins de risques d’avoir du mal à se mettre au travail. Enfin, la motivation joue là encore un rôle important : alors que la motivation intrinsèque diminue la probabilité de rencontrer des difficultés pour se mettre au travail, l’amotivation au contraire l’augmente. Autrement dit, moins l’étudiant est motivé, moins il sera enclin à se mettre facilement au travail.

58Il convient à présent de s’interroger sur le profil des étudiants ayant recours à des pratiques d’étude efficaces.

7.3 Le recours aux pratiques d’étude efficaces

59Nous avons également abordé cette thématique des pratiques d’étude sous l’angle de leur efficacité. À cet effet, nous nous sommes basés sur les « techniques d’apprentissage » mentionnées par Dunlosky et al. (2013). Ces derniers ont identifié cinq techniques comme étant favorables à la réussite (se tester, expliciter, s’interroger, échelonner, varier) et cinq techniques moins favorables à la réussite des étudiants (relire, surligner, résumer, moyens mnémotechniques, s’imagine).

Tableau 6 : Répartition des étudiants de l’échantillon (N = 733) en fonction de leur utilisation des techniques d’apprentissage proposées (en %)

	Technique d’apprentissage utilisée	Nb étudiants ( %)
Peu favorables	Relire	82,9
	Surligner/souligner	70,8
	Résumer	67,2
	Moyens mnémotechniques	64,1
	S’imaginer	58,9
Favorables	Se tester	47,2
	S’interroger	44,6
	Expliciter	40,9
	Varier	40,8
	Echelonner	27,9

60Ces résultats répliquent en France ceux trouvés dans la littérature anglo-saxonne sur les étudiants de 1^er cycle. Les pratiques les plus efficaces pour les apprentissages des étudiants tendent à être moins mobilisées par ces derniers (tableau 6). En particulier, comme chez Karpicke et al. (2009), plus de 80 % des étudiants de cette étude indiquent utiliser la technique de la relecture pour apprendre. A l’opposé, « se tester » est rapporté par seulement 47 % des étudiants sondés alors que la recherche a maintenant bien documenté la supériorité de la pratique des tests sur la relecture (Corbin, 2019; Putnam et Roediger, 2018).

61Il nous a alors semblé pertinent d’étudier les facteurs déterminant des pratiques d’étude efficaces. À cet effet, nous avons construit en procédant par addition un score (sur 25) d’utilisation de techniques favorables aux apprentissages. Plus ce score est élevé, plus il signifie que les étudiants mobilisent ce type de pratique d’étude. Ce score se caractérise par une moyenne à 17,2, pour un écart type à 3,6, un score minimum à 5 points et un score maximum à 25 points.

Tableau 7 : Effet des caractéristiques des étudiants sur leur utilisation de techniques d’apprentissage favorables à la réussite

Variable de référence	Variable active	Valeur du coefficient B
		Modèle 1	Modèle 2
Psychologie	Sciences et techniques	-0,020 ns	-0,068 ns
Garçon	Fille	0,162 ***	0,176 ***
PCS défavorisée	PCS favorisée	-0,026 ns	-0,022 ns
	PCS moyenne	-0,022 ns	-0,020 ns
Logement autre	Logement personnel	-0,013 ns	-0,013 ns
	Logement parents	0,068 ns	0,068 ns
Bac S	Bac pro et techno ou autre	-0,124 ***	-0,151 ***
	Bac L	-0,144 ***	-0,150 ***
	Bac ES	-0,062 ns	-0,083 ns
Aucune mention au bac	Mention au bac	0,041 ns	0,059 ns
Pas nouveau bachelier	Nouveau bachelier	-0,100 **	-0,099 **
Motivation intrinsèque		0,198 ***
Amotivation			-0,077 ns
Valeur du R²		8,2 %	5,8 %
Note : les seuils de significativité sont les suivants : ***p<0,01; **p<0,05; *p<0,10.

62Il semble que l’utilisation de techniques favorables aux apprentissages soit influencée par le même type de variables que l’utilisation d’une hétérogénéité de pratiques d’étude : le genre apparaît une fois encore très significatif, de même que le type de bac obtenu : les filles mobilisent davantage de techniques efficaces que les garçons, de même que les bacheliers scientifiques, comparativement aux bacheliers littéraires, technologiques et professionnels. Notons que le fait d’être nouveau bachelier diminue significativement le score d’utilisation de techniques favorables aux apprentissages. Ce constat peut sans doute s’expliquer par le fait que les jeunes entrant à l’université ne sont pas encore acculturés à ce milieu, à ses exigences et à son mode de fonctionnement. Il convient alors de s’interroger désormais sur la participation des étudiants au module d’apprendre à apprendre qui leur a été proposé.

8. Participation des étudiants au dispositif de remédiation proposé

63En termes d’effectifs, 127 étudiants étaient présents au CM du module de remédiation proposé et 144 à au moins une séance de travaux dirigés. Ainsi, 199 étudiants ont participé à au moins une séance du module soit 27 % de l’échantillon, qu’il s’agisse du CM ou d’un TD et seuls 21 étudiants (3 % de l’échantillon) ont été présents pour l’intégralité du module, ce faible taux de présence s’expliquant sans nul doute par le caractère facultatif du module, rappelant ainsi les travaux sur l’absentéisme des étudiants dans les dispositifs d’aide qui leur sont proposés (Borras, 2011).

64Pour connaitre les déterminants de la participation au module, nous avons construit un modèle de régression logistique destiné à expliquer la probabilité qu’a l’étudiant d’avoir participé à au moins une séance du module (y compris le CM).

Tableau 8 : Probabilité de participer à au moins une séance du module de formation

Variable de référence	Variable active	Valeur Exp(B)
		Modèle 1	Modèle 2	Modèle 3	Modèle 4
Garçon	Fille	0,448 ***	0,458 ***	0,479 **	0,523 **
PCS défavorisée	PCS favorisée	1,085 ns	1,129 ns	1,140 ns	1,053 ns
	PCS moyenne	0,976 ns	1,009 ns	1,053 ns	0,939 ns
Logement autre	Logement personnel	0,669 ns	0,683 ns	0,656 ns	0,682 ns
	Logement parents	1,285 ns	1,233 ns	1,178 ns	1,371 ns
Bac S	Bac pro et techno ou autre	0,348 ***	0,362 ***	0,370 ***	0,341 ***
	Bac L	0,262 ***	0,275 ***	0,302 ***	0,224 ***
	Bac ES	0,454 **	0,479 **	0,500 **	0,483 **
Aucune mention au bac	Mention au bac	1,427 ns	1,501 ns	1,485 ns	1,473 ns
Pas nouveau bachelier	Nouveau bachelier	1,335 ns	1,359 ns	1,391 ns	1,294 ns
Faible niveau auto-déclaré	Bon niveau auto-déclaré	0,715 ns	0,760 ns	0,749 ns	0,723 ns
Motivation intrinsèque			0,994 ns
Amotivation				1,038 ns
Techniques d’apprentissage inefficaces					0,936 ns
Valeur du R² de Nagelkerke		16,2 %	15,6 %	15,4 %	18,1 %
Note : les seuils de significativité sont les suivants : ***p<0,01; **p<0,05; *p<0,10.

65Les analyses montrent un effet très significatif du type de bac obtenu : les bacheliers technologiques et professionnels et les bacheliers littéraires ont significativement moins de chances de participer à au moins une séance de module que les autres. De même, le fait d’être une fille plutôt qu’un garçon diminue la probabilité d’être assidu au module. Il s’agit là en réalité d’effets liés à la filière révélant l’impact lié à l’organisation logistique dans la mise en place de l’expérimentation, dont le caractère facultatif a été annoncé lors de l’invitation des étudiants en psychologie, contrairement aux étudiants de sciences et techniques qui ont vu ce module intégré dans leur emploi du temps. De fait les étudiants de sciences et techniques, composés à 72 % de garçons et à 78 % de bacheliers scientifiques (contre respectivement 18 % et 29 % en psychologie), sont moins nombreux à n’avoir suivi aucune séance.

66Toujours est-il qu’à caractéristiques égales et quel que soit le type de modèle construit et les variables explicatives intégrées, la motivation de l’étudiant ne joue aucun rôle sur sa participation au dispositif proposé. De même, le fait d’utiliser des techniques d’apprentissage inefficaces n’influe pas sur la participation au dispositif.

67Si l’on se penche enfin sur le nombre de séances suivies, permettant ainsi de gommer en partie la différence de traitement entre les filières puisque l’assiduité aux modules décroît dès la troisième séance chez l’ensemble des étudiants, on relève des résultats globalement similaires (tableau 9), à ceci près que les étudiants ayant obtenu une mention au bac sont significativement plus assidus. Ce résultat rejoint les travaux sur le tutorat et les dispositifs d’aide à la réussite qui montrent une plus forte implication des étudiants les mieux dotés scolairement. Il apparaît également une plus grande assiduité des nouveaux bacheliers, bien que l’effet soit faible, ce qui renvoie aux résultats précédents sur les pratiques d’étude : les nouveaux bacheliers peuvent exprimer un plus grand besoin en matière de techniques d’apprentissage.

Tableau 9 : Effet des caractéristiques des étudiants sur le nombre de modules suivis

Variable de référence	Variable active	Valeur du coefficient B
		Modèle 1	Modèle 2	Modèle 3	Modèle 4
Garçon	Fille	-0,236 ***	-0,230 ***	-0,231 ***	-0,225 ***
PCS défavorisée	PCS favorisée	0,009 ns	0,001 ns	0,002 ns	0,005 ns
	PCS moyenne	0,020 ns	0,005 ns	0,014 ns	0,006 ns
Logement autre	Logement personnel	0,015 ns	0,024 ns	0,019 ns	0,010 ns
	Logement parents	0,095 ns	0,090 ns	0,086 ns	0,094 ns
Bac S	Bac pro et techno ou autre	-0,278 ***	-0,282 ***	-0,277 ***	-0,276 ***
	Bac L	-0,266 ***	-0,267 ***	-0,258 ***	-0,266 ***
	Bac ES	-0,258 ***	-0,257 ***	-0,253 ***	-0,254 ***
Aucune mention au bac	Mention au bac	0,110 **	0,115 **	0,115 **	0,105 **
Pas nouveau bachelier	Nouveau bachelier	0,103 **	0,100 *	0,103 *	0,091 *
Faible niveau auto-déclaré	Bon niveau auto-déclaré	-0,038 ns	-0,033 ns	-0,035 ns	-0,045 ns
Motivation intrinsèque			-0,001 ns
Amotivation				0,023 ns
Techniques d’apprentissage inefficaces					-0,033 ns
Valeur du R²		21,6 %	20,9 %	20,6 %	21,1 %
Note : les seuils de significativité sont les suivants : ***p<0,01; **p<0,05; *p<0,10.

9. Discussion

68Ces premières analyses sur les manières d’étudier des étudiants en première année en fonction de leurs caractéristiques confortent un certain nombre de travaux, notamment ceux de Frickey et Primon (2003), sur les pratiques genrées. Il a pu être démontré dans ce travail que les filles sont plus assidues en cours, qu’elles exploitent un plus grand nombre de stratégies de travail et qu’elles éprouvent par ailleurs moins de difficultés à se mettre au travail. Si l’effet du genre est largement documenté sur la réussite, avec une meilleure réussite et un meilleur taux de diplomation chez les filles (OCDE, 2010), nos résultats permettent de pointer par où passe en partie cette réussite. Les filles vont aussi bien être plus organisées dans leur prise de notes, que dans leur organisation du temps avec une tenue d’un agenda des cours, examens et devoirs. Elles prennent également plus souvent la peine de surligner/souligner leurs cours. Des pratiques moins fréquentes émanent également chez les étudiantes comme créer et répondre à des questions sur les cours ou encore le bachotage. Par ailleurs, nos analyses confirment le poids de la motivation, mais aussi du sentiment d’être un bon élève, ces deux variables étant liées entre elles, sur l’adoption d’une hétérogénéité de pratiques d’études ce qui va dans le sens de précédents travaux (Duguet, 2014; Lambert‑Le Mener, 2012).

69L’analyse portant sur les difficultés rencontrées par les étudiants met en avant celles qu’ils expriment pour réviser autrement qu’en relisant, s’organisation ou encore se concentrer, soit trois aspects renvoyant aux techniques d’apprentissage efficaces qui ont fait l’objet des modules « apprendre à apprendre » proposés aux étudiants. Quand bien même les étudiants s’investissent peu dans de tels dispositifs d’aide à la réussite, ils semblent pourtant en exprimer le besoin. Concernant la difficulté de se mettre au travail déclarée par plus de la moitié de l’échantillon, les analyses montrent l’effet bien connu du genre, où les filles apparaissent plus studieuses, mais aussi du parcours scolaire, les bacheliers non généraux semblant moins concernés par cette difficulté.

70Si les étudiants déclarent éprouver des difficultés quant à leurs pratiques d’études, ils confirment également favoriser des techniques d’apprentissage peu efficaces, confortant ainsi les travaux sur le sujet (Karpicke et al., 2009). Cette recherche permet en outre d’identifier les étudiants qui optent pour des techniques reconnues comme efficaces. Si les filles apparaissent généralement comme étant plus studieuses que les garçons et mobiliser une plus grande variété de pratiques d’études, nos analyses révèlent par ailleurs qu’elles adoptent plus souvent que les garçons les techniques d’apprentissage efficaces. Ce résultat est également de nature à expliquer la plus grande réussite des filles, à l’école de manière générale, mais aussi à l’université (Beaupère et al., 2007). L’influence du passé scolaire sur l’adoption de techniques efficaces, en faveur des bacheliers généraux et notamment scientifiques, est également de nature à expliquer leur plus grande réussite bien connue à l’université (Gury, 2007; Morlaix et Suchaut, 2012). Par ailleurs, nos résultats confirment le lien résidant entre motivation et techniques d’apprentissage efficaces (Viau, 1998; Bédard et Viau, 2001), les étudiants les plus motivés intrinsèquement utilisent significativement plus des techniques d’apprentissage favorables à leur réussite.

71Toujours est-il que la participation au dispositif au sein de notre échantillon ne semble pas dépendre de la motivation des étudiants, ni de leur recours aux techniques d’apprentissage peu favorables. Si les difficultés logistiques pour la mise en place des modules expliquent la majeure partie de leur assiduité, l’influence du passé scolaire amenant les étudiants les mieux dotés scolairement à s’impliquer davantage dans des dispositifs d’aide à la réussite est un autre résultat bien connu des travaux sur le sujet (Perret, 2015; Michaut, 2003). Certains travaux ont pu démontrer que le fait de rendre obligatoire de tels dispositifs ne permet pas nécessairement de combler les difficultés des plus faibles qui en tirent moins profit que les autres (Perret et Berthaud, 2015). Une autre stratégie pourrait être d’intégrer la formation au sein des maquettes de Licence, voire même en amont, au sein de la scolarité secondaire.

10. Conclusion

72Ce travail de recherche visait à apporter des éléments de connaissance complémentaire concernant les pratiques d’étude des étudiants inscrits en première année universitaire. Nous souhaitions apporter un éclairage sur la nature de leurs pratiques, les déterminants de ces pratiques et leur participation à un module d’apprendre à apprendre. Ainsi, notre première hypothèse, qui postulait que le développement depuis plusieurs décennies d’actions et de dispositifs de soutien a pu amener les étudiants à diversifier leurs pratiques d’études, tend à être invalidée : nos résultats rejoignent ceux préalablement établis par d’autres chercheurs et ne permettent pas de conclure à une profonde transformation des pratiques d’étude des jeunes. Notons toutefois que les analyses produites se heurtent à certaines limites : seuls les individus de deux domaines disciplinaires, présents en cours donc a priori assidus et motivés a minima, ont été interrogés. Par ailleurs, pour des raisons d’ordre méthodologique, le questionnaire a été passé en début d’année. Nous pouvons supposer que les réponses des étudiants ne seraient pas forcément du même ordre si la passation s’était déroulée en fin de premier semestre ou au début du second semestre. De plus, les items intégrés au questionnaire ne nous ont pas permis d’appréhender les pratiques d’étude liées au numérique, or il y a fort à parier que c’est concernant ces dernières que le comportement des étudiants a le plus évolué au cours de ces dernières années. Nos analyses sont également à approfondir, notamment en ce qui concerne la construction des scores ayant servi de variables explicatives.

73Néanmoins, les résultats présentés apportent des éléments de réflexion intéressants concernant les leviers à actionner pour favoriser la mobilisation de pratiques d’étude plus nombreuses et plus efficaces chez les étudiants. Ainsi, il semble nécessaire, a minima, d’amener les étudiants vers une meilleure prise de conscience des pratiques d’études qui pourraient leur être bénéfiques puisque celles-ci ne semblent pas intuitives et naturellement mises en œuvre par tous. En ce sens, notre deuxième hypothèse postulant que les pratiques d’études et l’adoption de stratégies d’apprentissage efficaces dépendent de caractéristiques sociodémographiques et scolaires ainsi que de la motivation des étudiants, est validée. Les filles, les bacheliers scientifiques et les étudiants qui présentent un degré élevé de motivation intrinsèque mobilisent une plus large variété de pratiques d’études et adoptent davantage des stratégies d’apprentissage efficaces.

74Notre troisième et dernière hypothèse est également validée puisque certaines caractéristiques personnelles des étudiants influent effectivement sur leur participation au dispositif. En effet, notre étude réplique les conclusions d’autres dans ce domaine en montrant en particulier une plus forte implication des filles et des étudiants les mieux dotés scolairement. Néanmoins, les coefficients de détermination restent peu élevés, signifiant qu’il faut s’orienter également vers d’autres pistes pour expliquer le manque d’assiduité des étudiants au module de remédiation proposé. Nous pourrions ainsi envisager d’intégrer à ce type d’analyse des indicateurs relatifs à leur intégration sociale à l’université. En outre, il serait intéressant d’étudier dans quelle mesure la participation des étudiants à ce type de dispositif peut contribuer à accroître à la fois leur motivation pour leurs études mais aussi leur réussite.

75Enfin, si dans cette étude nous nous sommes centrés sur les caractéristiques individuelles des étudiants comme facteur explicatif de réussite, il serait important de les mettre aux regards des caractéristiques du contexte universitaire. En effet, des travaux récents montrent la nécessité de prendre en considération les obstacles académiques vécus par l’étudiant (obstacles personnels, administratifs, sociaux et de contenu), afin d’analyser pleinement la réussite en première année (De Clercq et al., 2020; De Clercq et Perret, 2020; Trautwein et Bosse, 2017).