1L’observation professionnelle est considérée comme un levier essentiel dans le développement des compétences enseignantes. Ce processus est, le plus souvent, appréhendé à travers le concept de Vision Professionnelle en Enseignement (VPE), un champ en plein essor dans les travaux en sciences de l’éducation (par ex. Gegenfurtner et Stahnke, 2024 ; Seidel et al., 2024). La VPE est définie comme la capacité d’un enseignant à repérer et interpréter les événements pédagogiques d’une salle de classe (van Es et Sherin, 2008).
2Les recherches menées sur la VPE ont principalement porté sur deux catégories d’acteurs : les futurs enseignants — soit les étudiants en formation initiale — et les enseignants-experts (Duvivier et al., 2024). Le terme « enseignants-experts » est utilisé conformément à la littérature sur la VPE, qui distingue novices et enseignants expérimentés ou experts. Nous considérons toutefois l’expertise pédagogique comme un continuum dynamique, variant selon l’expérience, le contexte et les situations rencontrées, plutôt que comme une opposition entre experts et non-experts.
3En s’appuyant sur cette distinction,ces travaux ont permis de mieux cerner les caractéristiques de la VPE à différents stades de développement professionnel, notamment en soulignant que l’expérience permet une attention plus sélective et une structuration plus fine de la perception pédagogique (Huang, 2018 ; Stürmer et al., 2017). En revanche, la VPE des formateurs d’enseignants, et plus spécifiquement de ceux qui exercent dans le contexte de l’enseignement supérieur, demeure peu explorée. Ce constat est d’autant plus préoccupant que ces formateurs occupent une position stratégique dans la formation initiale des enseignants : en tant que chercheurs en Sciences de l’Éducation, ils produisent, mobilisent et diffusent des savoirs scientifiques relatifs aux pratiques d’enseignement ; en tant que formateurs d’enseignants, ils transposent directement ces savoirs théoriques dans des dispositifs pédagogiques concrets. Pourtant, paradoxalement, leur activité reste peu documentée (Zeichner, 2005), souvent considérée comme allant de soi, voire qualifiée d’opaque par certains auteurs (Awaya et al., 2003). Cette situation est d’autant plus étonnante que l’analyse de vidéos présentant des pratiques enseignantes constitue l’une de leurs missions essentielles (Cohen et al., 2015). À ce titre, l’analyse vidéo est un exercice familier pour ces formateurs, davantage que pour les futurs enseignants. En outre, cette analyse vidéo s’effectue fréquemment en direct, sans préparation préalable, exigeant ainsi des formateurs universitaires une capacité avancée à identifier rapidement les événements pédagogiquement pertinents, mais aussi à les interpréter et à les commenter immédiatement.
4Étudier la manière dont ces formateurs analysent visuellement les pratiques enseignantes représente donc un enjeu important pour comprendre comment les savoirs scientifiques sur l'enseignement sont mobilisés et transmis concrètement dans la formation initiale. C'est à ce domaine encore peu exploré que s'attache le présent travail.
5Plus précisément, cette étude porte sur les stratégies visuelles que les formateurs universitaires mobilisent lorsqu'ils visionnent un extrait vidéo de pratiques enseignantes. Pour caractériser ces stratégies, elle mobilise le suivi oculaire fixe et une typologie originale de profils théoriques d'observateurs construite à partir de données oculométriques récoltées au moment du visionnage.
6Ce travail vise également à comparer ces stratégies à celles des futurs enseignants que ces formateurs accompagnent. Ce choix comparatif est motivé par une question centrale pour la formation par la vidéo : qu'est-ce qu'un regard professionnel « expert », et en quoi diffère-t-il d'un regard non encore formé ? Comparer les deux groupes face à une même scène de classe permet de documenter empiriquement ce que l'expertise professionnelle transforme dans l'observation d'une situation d'enseignement. À ce jour, seul le travail exploratoire de Wyss et al. (2021) s'est attaché à cette question, suggérant que des différences existent entre ce que le formateur perçoit et ce que le futur enseignant perçoit face à une même scène de classe.
7Ce travail contribue ainsi à deux objectifs complémentaires : d'une part, documenter une dimension encore peu explorée de la VPE, celle des formateurs universitaires ; d'autre part, mieux comprendre en quoi la VPE de ces formateurs se distingue de celle des futurs enseignants, autrement dit, comment ces deux groupes perçoivent, structurent et hiérarchisent les informations visuelles en contexte d'analyse pédagogique.
8L’article s’organise en six sections. Le cadre théorique présente la VPE, avec un accent sur le processus Repérer et son analyse via le suivi oculaire. La méthodologie décrit le protocole expérimental, les indicateurs oculométriques utilisés, les profils d’observateurs construits et les caractéristiques des deux groupes étudiés (formateurs universitaires et futurs enseignants du secondaire supérieur, en Belgique francophone). La section résultats compare les stratégies visuelles mobilisées avant, pendant et après un incident pédagogique.. Enfin, la discussion et la conclusion reviennent sur les écarts observés entre les deux groupes et sur l'intérêt du suivi oculaire pour étudier la VPE.
9Dans la littérature, le concept de VPE est fréquemment associé à l’observation professionnelle des enseignants, en tant que compétence à percevoir, interpréter et réguler des situations pédagogiques complexes. Bien que plusieurs ancrages théoriques existent, les travaux de Van Es et Sherin (2008) en constituent la référence la plus couramment mobilisée.
10Au sens de ces auteurs, la VPE désigne une compétence propre à l’enseignant, reposant initialement sur deux processus interdépendants : Repérer et Raisonner. Le processus de Repérer engage une attention sélective permettant de filtrer les informations pertinentes pour la pratique enseignante. Il repose à la fois sur un mécanisme de sélection (identifier ce qui est signifiant) et d’organisation (intégrer ces éléments dans une lecture globale de la situation) (Keskin et al., 2024).
- 1 L'inclusion de cette dimension repose sur une observation empirique issue de l'analyse du corpus de (...)
11Le second processus, Raisonner, consiste à interpréter les informations repérées afin de leur attribuer du sens. Ce raisonnement est structuré, dans le modèle de Seidel et Stürmer (2014), autour de trois dimensions : Décrire, Expliquer et Prédire. Nous proposons d’enrichir ce modèle en y intégrant deux dimensions transversales supplémentaires : Évaluer et Questionner. L’évaluation, bien que souvent implicite, joue un rôle régulateur fondamental dans l’appréciation de la pertinence des éléments repérés et dans l’anticipation des actions à venir. Elle structure le jugement professionnel, notamment dans le cas des formateurs, pour qui l’évaluation constitue un axe central du travail de formation (Cohen et al., 2015 ; Blömeke et al., 2015). Le questionnement1, quant à lui, active un « dialogue interne » par lequel l’enseignant interroge la situation, explore des hypothèses alternatives et affine sa compréhension. Le questionnement, renvoi ainsi à un processus de mise en tension cognitive par lequel l'enseignant interroge ce qu'il perçoit sans nécessairement aller plus loin.
12Enfin, un troisième processus est proposé dans les travaux de Jacobs et al. (2010) et Kaiser et al. (2015) : Choisir d’Agir. Ce processus renvoie à la prise de décision fondée sur l’analyse préalable. Il engage l’enseignant dans un arbitrage entre plusieurs options d’intervention, dont la non intervention, en tenant compte du quoi, du quand, mais aussi du comment intervenir. Cette dernière dimension, que nous ajoutons à partir de nos lectures, souligne la part procédurale de l’expertise enseignante, c’est-à-dire la capacité à sélectionner des moyens d’action adaptés à la situation.
13Ces trois processus — Repérer, Raisonner, Choisir d’agir — constituent une dynamique cognitive invisible pour un observateur extérieur, mais essentielle à la compréhension de l’activité enseignante. Ils sont souvent comparés à une « boîte noire » qui sous-tend les pratiques visibles. La métaphore de l’iceberg permet d’illustrer cette tension entre surface et profondeur : à la partie émergée correspondent les gestes professionnels observables, tandis que la partie immergée, plus vaste, abrite les raisonnements sous-jacents à la VPE.
14Premier pilier de la VPE, le processus Repérer renvoie à la capacité de l’enseignant à identifier les éléments visuellement et pédagogiquement pertinents dans une situation de classe (Van Es et Sherin, 2008). Cette compétence repose sur une attention sélective, mobilisée dans des environnements visuellement denses, où il s’agit pour l’enseignant de distinguer l’essentiel des évènements. Loin d’être passive, cette attention est le produit d’un filtrage cognitif qui permet à l’enseignant d’orienter activement son regard sur certaines zones de la scène de classe. Elle fonctionne selon deux logiques complémentaires : descendante (top-down) et ascendante (bottom-up) (Keskin et al., 2024). Dans une démarche top-down, l’enseignant dirige son attention en fonction de ses intentions pédagogiques : il anticipe les éléments clés à observer selon les objectifs de la séance. Dans une logique bottom-up, l’attention est captée par des stimuli saillants, comme un déplacement inattendu ou un bruit soudain. Ces deux dynamiques interagissent dans le repérage visuel et participent à la construction d’une lecture pédagogique de la situation.
15L’attention sélective à elle seule ne suffit pas : pour repérer efficacement, l’enseignant mobilise des mécanismes cognitifs complexes de sélection et d’organisation des informations visuelles. Selon Keskin et al. (2024), huit mécanismes sont à l’œuvre dans l’exploration visuelle experte d’une salle de classe, répartis en deux fonctions principales.
16Le processus Repérer mobilise une série de mécanismes cognitifs qui relèvent à la fois de la sélection et de l’organisation de l’information visuelle. Sur le plan de la sélection, l’enseignant dirige activement son regard vers les éléments pertinents pour la tâche, tout en filtrant ceux qui pourraient entraîner une surcharge attentionnelle. Cette démarche repose sur quatre opérations interdépendantes : d’abord, la sélection d’informations visuelles, qui permet d’identifier et d’extraire les éléments jugés utiles à l’analyse pédagogique ; ensuite, la capacité à ignorer les informations non pertinentes, qui protège le système attentionnel en évitant la dispersion vers des stimuli sans valeur formative. À cela s’ajoute l'identification fondée sur les connaissances, qui engage la mémoire à long terme pour évaluer la pertinence d’un élément en fonction de l’expérience professionnelle de l’enseignant ; enfin, le traitement parafovéal permet d’étendre le champ visuel de l’observateur en lui offrant une perception périphérique intégrée, sans qu’il soit nécessaire de fixer directement les éléments repérés.
17Ces mécanismes de sélection s’articulent à ceux de l’organisation, qui visent à structurer les informations perçues en un tout cohérent. L’organisation des morceaux d’images permet de relier différents fragments de la scène en un modèle mental stable. Ce modèle est ensuite enrichi grâce à l’intégration des morceaux aux connaissances professionnelles stockées en mémoire. L’enseignant peut alors mobiliser des pratiques visuelles spécifiques, c’est-à-dire des routines d’analyse visuelle, qui lui permettent de transformer les éléments perçus en actions pédagogiques concrètes. Enfin, une surveillance métacognitive assure la régulation de l’ensemble de ces processus, en ajustant les stratégies attentionnelles à la dynamique de la situation observée.
18Ainsi, Repérer consiste à sélectionner activement les informations utiles, à les structurer en représentations mentales cohérentes, et à les articuler à des objectifs pédagogiques. Il ne s’agit pas d’un balayage visuel aléatoire, mais d’une exploration stratégique, fondée sur l’expérience, la mémoire professionnelle et la pertinence contextuelle des éléments observés.
- 3 Miller (1956) et de Chase et Simon (1973), qui ont initialement conceptualisé la notion de chunking (...)
19Le processus de repérage repose sur la capacité à filtrer l’information visuelle en fonction de sa pertinence pédagogique. À cet égard, la littérature met en évidence des différences notables entre les futurs enseignants et les enseignants-experts. Les premiers ont tendance à être attirés par des stimuli visuellement saillants, mais peu informatifs (ex. : lacets colorés), ce qui peut détourner leur attention des éléments pédagogiquement significatifs (Keskin et al., 2024 ; Huang, 2018). À l’inverse, les enseignants-experts utilisent efficacement le chunking3 pour filtrer rapidement les informations non essentielles et repérer immédiatement les événements clés liés à la gestion de classe ou à l’apprentissage des élèves (Keskin et al., 2024 ; Huang, 2018 ; Wolff et al., 2016 ; Stürmer et al., 2017 ; Van den Bogert et al., 2014). La capacité à repérer semble également modulée par d’autres facteurs tels que le domaine disciplinaire, les caractéristiques des élèves ou encore la nature des activités pédagogiques (Chaudhuri et al., 2022 ; Keskin et al., 2024). Des variations interindividuelles importantes sont également observées parmi les enseignants-experts, influencées par l’expérience, les conceptions pédagogiques, l’empathie ou le degré d’auto-efficacité.
20Les futurs enseignants concentrent prioritairement leur attention sur l’enseignant à l’image, qu’ils considèrent comme un modèle à observer. Ils cherchent à y repérer les gestes professionnels, les consignes données ou encore la posture adoptée (Huang, 2018 ; Stürmer et al., 2017). Cette focalisation peut parfois représenter plus de 50 % des fixations totales. Ce choix perceptif traduit un besoin de sécurité méthodologique et une difficulté à appréhender simultanément les comportements des élèves.
21Les enseignants-experts, quant à eux, accordent une attention prioritaire aux élèves, à leurs interactions sociales, à leur engagement ou désengagement, ainsi qu’aux signaux non verbaux comme les hésitations ou les expressions émotionnelles (Chaudhuri et al., 2022 ; Nyström et Ahn, 2020 ; Yamamoto et Imai-Matsumura, 2013). Ils sont particulièrement attentifs aux élèves peu sollicités, aux comportements hors tâche ou aux signes de décrochage (Seidel et al., 2014 ; Shinoda et al., 2021). Ils manifestent également une capacité plus développée à suivre les groupes d’élèves, à détecter des dynamiques collectives et à segmenter visuellement l’espace en sous-groupes d’analyse (Van den Bogert, 2016 ; Wolff et al., 2021).
22Le contexte pédagogique influence aussi la nature des éléments repérés. Par exemple, dans des classes multiculturelles ou inclusives, les enseignants expérimentés accordent une attention renforcée aux interactions sociales, tandis que les moins expérimentés se focalisent sur les élèves au premier plan (Wyss et al., 2021 ; McIntyre et al., 2017). De plus, les enseignants-experts se distinguent par un balayage visuel plus large et plus rapide, ce qui leur permet de couvrir une plus grande partie de la scène et de détecter davantage d’informations pertinentes en un temps réduit (Cortina et al., 2015 ; Huang, 2018).
- 4 Le concept de withitness a été initialement élaboré pour décrire une compétence de gestion directe (...)
23Cette capacité à surveiller activement la classe s’apparente à ce que Kounin (1970) désigne par le concept de withitness : une vigilance diffuse mais structurée, permettant aux enseignants d’anticiper les comportements à risque, d’évaluer l’engagement des élèves et de maintenir l’attention collective4. En comparaison, les futurs enseignants manifestent un balayage plus restreint, souvent centré sur l’enseignant ou des objets familiers. Toutefois, certains futurs enseignants dotés d’une forte auto-efficacité ou d’une empathie marquée montrent des stratégies visuelles plus étendues et plus sensibles aux signaux non verbaux (Pouta et al., 2021 ; Muhonen et al., 2023).
24Deux mécanismes permettent d'éclairer ces différences. D'une part, la théorie de l'adaptation cognitive à la tâche (Gegenfurtner, 2020) suggère que l'allocation de l'attention dépend de la quantité et de la complexité des informations à traiter : face à une scène dense, l'observateur adopte une exploration large et rapide ; face à une scène moins chargée, il concentre son attention sur un nombre restreint d'éléments. D'autre part, selon le mécanisme de réduction de l'information (Haider et Frensch, 1999), les experts filtrent progressivement les éléments non pertinents pour ne retenir que les indices visuels essentiels, ce qui produit des stratégies d'observation plus convergentes au sein des groupes d'experts.
25Comme le soulignent les sections précédentes, le processus Repérer de la VPE est étroitement lié à la manière dont l’enseignant observe la classe. Son regard constitue l’un des premiers vecteurs d’interaction avec l’environnement pédagogique.
26Toutefois, rendre compte de ce « regard » n’est pas une tâche aisée. Il s’agit d’un phénomène dynamique, en constante évolution, influencé par le contexte, les objectifs pédagogiques et les signaux présents dans l’environnement. Cette complexité complexifie sa mesure et limite la portée des méthodes traditionnelles d’observation ou d’auto-analyse. C’est dans ce contexte que le suivi oculaire (ou eyetracking) s’est imposé ces dernières années comme une méthode particulièrement adaptée pour étudier la VPE, et en particulier le processus Repérer (Grub et al., 2024 ; Jarodzka et al., 2021 ; Keskin et al., 2024; Weyers et al. 2023)
27A l’instar de Skuballa et Jarodzka (2022), nous pouvons définir que les systèmes de suivi oculaire permettent de mesurer précisément où, combien de temps et dans quel ordre une personne regarde un stimulus visuel. En enregistrant ces données, ils offrent un accès objectif aux processus de sélection et de traitement de l’information visuelle (Becker et al., 2021 ; Duchowski, 2007 ; Holmqvist et al. 2011). Fondés sur l’hypothèse œil-esprit (Just et Carpenter, 1976), ces outils reposent sur l’idée qu’une fixation visuelle traduit une attention cognitive, et que le traitement mental commence dès que l’œil se fixe sur un élément. En ce sens, les systèmes de suivi oculaire rendent visibles les micro-mécanismes attentionnels qui sous-tendent l’observation : les logiques de sélection, de focalisation et de régulation métacognitive.
28Pour opérationnaliser ces analyses, il est nécessaire de définir des Zones d’Intérêt (ZDI), qui correspondent à des régions spécifiques de la scène visuelle étudiée. Ces ZDI permettent de structurer précisément les données oculaires en les rendant quantifiables, interprétables, et comparables entre les participants ou les situations observées. Les mouvements oculaires, traduits en indicateurs tels que les fixations (arrêts momentanés du regard sur une ZDI) et les saccades (déplacements rapides du regard d’une ZDI à une autre) (voir 3. Méthodologie), sont ainsi analysés au sein de ces zones préétablies. Cette approche permet d’éclairer de manière particulièrement fine la manière dont les observateurs structurent leur perception et orientent leur attention visuelle lors d’une situation pédagogique complexe.
29Dans le cadre de la mesure du processus Repérer de la VPE, plusieurs travaux ont démontré la pertinence d’indicateurs tels que le nombre de fixations, leur durée moyenne ou encore le nombre de revisites pour différencier les stratégies visuelles des novices et des experts (Dagienė et al., 2021; Huang, 2018; Van den Bogert, 2016). Ces données permettent d’analyser comment les enseignants priorisent certains éléments de la scène de classe et structurent leur perception de l’activité pédagogique.
30Fonctionnant selon ces mêmes principes, les systèmes de suivi oculaire se déclinent principalement en deux configurations : mobile et fixe. Le suivi mobile, réalisé à l’aide de lunettes portées par le participant, permet de recueillir les mouvements du regard en environnement réel et offre une grande liberté d’exploration. Il est particulièrement utile pour analyser les pratiques en situation authentique, comme les salles de classe.
31Le suivi fixe est, quant à lui, réalisé devant un écran sur lequel, le plus généralement, une image ou une vidéo est présentée à un participant. Dans ce type de dispositif, que nous mobilisons dans cette étude (voir Méthodologie), l’oculomètre est positionné au niveau de l’écran, généralement sous celui-ci. Ce dispositif enregistre précisément les déplacements du regard sur la surface de l’écran à partir d’une source infrarouge projetée sur l’œil du participant. Cette configuration garantit une grande précision dans le recueil des données, une reproductibilité des conditions expérimentales, et facilite la comparaison entre différents participants ou différentes conditions expérimentales.
32L’étude s’inscrit dans une démarche empirique s’appuyant sur le protocole verbal simultané (Roussel, 2017). Chaque participant a visionné un extrait vidéo de 7 minutes 47 secondes représentant une situation authentique de classe. L’expérimentation a été structurée en six étapes (Figure 1) : (1) calibration initiale du regard via le système de suivi oculaire fixe ; (2) premier visionnage silencieux ; (3) temps de décompression ; (4) seconde calibration ; (5) second visionnage avec verbalisation à voix haute ; (6) entretien final de validation et de sélection des événements saillants. Cette organisation visait à équilibrer charge cognitive, fidélité des données oculométriques et richesse des commentaires verbaux comme le suggère Roussel (2017)
33Figure 1. Les 6 étapes de l’expérimentation
34L'extrait vidéo observé présente une situation pédagogique réelle, filmée en une prise unique et continue. Afin de caractériser les étapes de la leçon indépendamment de son contenu disciplinaire, l'extrait a été analysé a posteriori à l'aide de la catégorisation de Bourbao (2010). Cette analyse a permis d'identifier les étapes suivantes : l’accueil des élèves, l’ouverture de l’activité, la vérification de la compréhension, la distribution des carnets d’exercice, la clarification des consignes et le travail en groupe. Afin de faciliter l’analyse, l’extrait vidéo a été divisé en trois séquences distinctes autour d’un incident pédagogique (Figure 2). Par incident pédagogique, nous entendons un événement inattendu qui rompt le déroulement habituel de la leçon et oblige l’enseignant à réagir rapidement (Tripp, 2012 ; Flavier et al., 2018). Dans cet article, l’incident est initié par une stagiaire (voir Méthodologie).
35« Avant l’incident, les élèves s’installent. La stagiaire introduit la leçon, rappelle l’activité précédente et distribue les carnets. Un élève (E2) réalise une démonstration sur tablette, un autre (E4) arrive en retard et cherche où déposer son matériel, tandis qu’un troisième (E3) dessine continuellement. »
36« Pendant l’incident, la stagiaire constate que les élèves ne sont pas en groupes comme prévu. Elle leur demande de changer de place et, pour accélérer la réorganisation, fait une blague impliquant une punition humoristique. Les élèves se regroupent. »
37« Après l’incident, la stagiaire termine les consignes et les élèves commencent le travail en groupe. Ils discutent et miment des gestes liés à la prise de photos, tandis que la stagiaire supervise leur activité. »
Figure 2. Présentation des trois séquences de l’extrait vidéo autour d’un incident
38Deux catégories d’acteurs composent cette vidéo (Figure 3). Le premier acteur est une stagiaire, choisie conformément aux recommandations de Santagata et Guarino (2011) ainsi que de Zhang et al. (2011). Ces auteurs recommandent l’usage de vidéos présentant des enseignants pour favoriser une analyse plus objective et distanciée chez les futurs enseignants, notamment en début de formation.
39Le second groupe d'acteurs se compose d'élèves répartis en groupes de travail. Quatre élèves-cibles spécifiques (E1, E2, E3, E4) ont été sélectionnés pour représenter des comportements variés. Cette sélection a été réalisée en aveugle par trois chercheurs en visant un taux d’accord minimal de 80 % entre eux comme le recommandent Miles et Huberman (2003). Le taux moyen d’accord entre ces chercheurs, calculé en divisant le nombre d'accords entre les juges par le nombre total d'observations réalisées, atteint 82,22 %.Les élèves-cibles présentent une variété de comportements en termes d’engagement dans la leçon.
40L’élève E1 est discret. Son engagement fluctue entre des moments actifs et d’autres où il semble en retrait. L’élève E2 est hyper-participatif, particulièrement engagé durant la séquence avant l’incident. L’élève E3 est visiblement désengagé avant et pendant une partie de l’incident. Il est occupé à dessiner et se trouve ainsi hors tâche. Enfin, l’élève E4 arrive en retard. Son comportement, perturbé par cette arrivée tardive, est variable. Il aide également la stagiaire à distribuer les carnets d’exercice.
41La salle de classe est organisée comme suit : la stagiaire se tient debout sur une estrade. Les élèves se répartissent en groupes dans la classe. Un grand groupe d’élèves se trouve à gauche. Deux petits groupes de quatre élèves sont placés au centre. Quelques élèves occupent initialement le côté droit de l'écran mais quittent ensuite le champ de la caméra lorsqu'ils se réorganisent en groupes.
42Le recueil des données a été réalisé à l’aide d’un oculomètre fixe GazePoint GP3HD, couplé au logiciel GazePoint Analysis. Les évènements de la scène vidéo déterminés en aveugle par les trois chercheurs (cfr3.2.2.) ont été identifié par des zones d’intérêt (ZDI) fixes ou mobiles, attribuées aux principaux acteurs de la scène (stagiaire, élèves-cibles, groupes d’élèves). Deux niveaux de ZDI ont été définis :
-
un premier ciblant les acteurs spécifiques de la scène de classe, incluant des élèves aux profils dans (E2) et hors tâche (E1, E3, E4) (Figure 3).
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un second est centré sur les quatre groupes d’élèves qui sont fait lors de la séquence après l’incident (« supervision ») (Figure 4).
Figure 3. Définition des zones d’intérêt de niveau 1
Figure 4. Définition des zones d’intérêt de niveau 2
43Trois indicateurs principaux ont été utilisés pour caractériser les stratégies visuelles d'observation des participants et construire neuf profils d'observateurs. D'abord, le nombre moyen de fixations reflète la fréquence à laquelle un participant s'attarde sur une même ZDI ; un nombre élevé peut signaler une attention soutenue ou une analyse fragmentée. Ensuite, la durée moyenne des fixations indique le temps moyen passé par fixation sur une ZDI ; une durée plus longue suggère une implication cognitive plus intense. Enfin, le nombre moyen de revisites correspond aux retours du regard vers une ZDI précédemment quittée ; ce paramètre révèle un besoin de confirmation ou d'examen itératif de l'information.
44Parmi ces trois indicateurs, le nombre de fixations et le nombre de revisites constituent les deux axes de la matrice de classification des profils d'observateurs. Pour chaque profil, la durée moyenne des fixations constitue une dimension descriptive complémentaire, pouvant prendre trois valeurs (faible, modérée, élevée) déterminées par quartiles, ce qui permet de caractériser plus finement la stratégie visuelle de chaque participant au sein d'un même profil. Pour chacun des deux indicateurs retenus, des seuils ont été établis séparément pour chaque groupe de participants et pour chacune des trois séquences temporelles (avant, pendant et après l'incident pédagogique), sur la base d'une répartition par quartiles. Cette procédure a permis de distinguer, pour chaque indicateur, trois niveaux de valeurs : faible (inférieur ou égal au premier quartile), modéré (entre le premier et le troisième quartile) et élevé (supérieur ou égal au troisième quartile). Le croisement de ces trois niveaux sur deux indicateurs produit une matrice de neuf combinaisons, chacune correspondant à un profil d'observateur. Les neuf profils ainsi construits sont représentés dans la Figure 5.
Figure 5. Matrice des neuf profils d'observateurs construits à partir du croisement du nombre de fixations et du nombre de revisites. La durée des fixations constitue une dimension descriptive complémentaire
45Le premier profil est celui de l’Observateur Radar. Ses stratégies visuelles se distinguent par un faible nombre de fixations mais un nombre élevé de revisites. Il adopte une stratégie de balayage rapide, revenant fréquemment sur plusieurs éléments sans s’y attarder longuement. Il s’agit d’un profil d’exploration large, itératif, mais peu approfondi.
46Le second profil est celui de L’Observateur Stratège. Ses stratégies visuelles combinent un nombre modéré de fixations avec un nombre élevé de revisites. Ce profil se caractérise par une alternance entre des fixations modérées et des retours fréquents sur les éléments précédemment observés.
47Le troisième profil est celui de l’Observateur Scrutateur. Ses stratégies visuelles présentent à la fois un nombre élevé de fixations et de revisites. Ce profil se caractérise par une attention soutenue et répétée sur des zones spécifiques, combinant fréquence élevée des fixations et retours nombreux. Ce profil reflète une posture d’examen minutieux.
48Le quatrième profil est celui de l’Observateur Éclaireur. Cet observateur effectue peu de fixations et revisite modérément les éléments. Il scanne la scène avec légèreté, sans y revenir de manière systématique, adoptant une posture intermédiaire entre balayage rapide et attention ciblée.
49Le cinquième profil est celui de l’Observateur Équilibré. Ses stratégies visuelles se situent dans une logique moyenne à la fois en termes de fixations et de revisites. Il alterne exploration et vérification sans excès, dans une stratégie stable et souple.
50Le sixième profil est celui de l’Observateur Analyste. Cet observateur présente un nombre élevé de fixations mais un nombre modéré de revisites. Il privilégie une focalisation soutenue sur certains éléments, sans multiplier les retours sur les zones précédemment observées.
51Le septième profil est celui de l’Observateur Express. Ses stratégies visuelles se caractérisent par un faible nombre de fixations et de revisites. Il parcourt la scène rapidement, sans revenir sur les éléments observés. Il s’agit d’un profil de survol ou d’attention diffuse.
52Le huitième profil est celui de L’Observateur Sélectif. Ses stratégies visuelles comprennent un nombre modéré de fixations avec peu de revisites. Il cible quelques éléments spécifiques sans y revenir, témoignant d'un traitement ponctuel de l'information.
53Le neuvième profil est celui de l'Observateur Focalisé. Ses stratégies visuelles présentent un nombre élevé de fixations, mais peu de revisites. Il concentre intensément son attention sur un nombre restreint d'éléments, sans y revenir après la première observation. Ce profil se caractérise par une concentration élevée des fixations sur un nombre limité de zones, sans retour itératif.
54Le terrain de recherche de cette étude est celui de la formation initiale des enseignants, plus précisément l’Agrégation de l’Enseignement Secondaire Supérieur (AESS) à l’Université de Mons (Belgique francophone). Cette formation est coordonnée par l’Institut d’Administration Scolaire pour les étudiants issus de trois facultés : la Faculté des sciences économiques, sociales et de gestion, la Faculté de Psychologie et des Sciences de l’Éducation et la Faculté d’architecture et d’urbanisme.
55Deux groupes de participants ont été constitués : un groupe de formateurs universitaires et un groupe de futurs enseignants. Le groupe des formateurs universitaires est composé de six participants, tous engagés dans la formation de l’AESS en Belgique francophone. L’échantillon comprend cinq femmes et un homme. L’âge moyen est de 37 ans (29–47 ans). Quatre formateurs (67 %) sont titulaires d’un doctorat, notamment en mathématiques ou en sciences de l’éducation, tandis que deux (33 %) détiennent un master en sciences de l’éducation. Leur expérience dans la formation à l’AESS varie de 2 à 16 ans. Afin de préciser cette diversité, les formateurs ont été situés sur le continuum de développement professionnel proposé par Huberman (1989). Cinq se trouvent au stade 3, correspondant à une phase de consolidation des pratiques, marquée par une meilleure efficacité perçue et une stabilisation de l’engagement. Un formateur se situe au stade 4, associé à une expertise avancée et à une posture de sérénité professionnelle.
56Le groupe des futurs enseignants comprend 17 participants (10 femmes, 7 hommes) inscrits à l’AESS, âgés en moyenne de 30,5 ans (22–54 ans), reflétant la diversité des parcours et des reconversions professionnelles. Ils proviennent de trois facultés : sciences économiques, sociales et de gestion (n = 12), psychologie et sciences de l’éducation (n = 3) et architecture et urbanisme (n = 2), assurant une hétérogénéité disciplinaire pertinente pour l’analyse d’une scène de classe non spécifique à une discipline. Selon le modèle de Huberman (1989), quinze participants se situent au stade 0 (début de carrière), tandis qu’un participant se situe au stade 3, suggérant une expérience antérieure dans l’enseignement.
57Cette étude mobilise le suivi oculaire fixe afin de garantir un contrôle expérimental optimal. Ce choix permet de standardiser le stimulus visuel — ici un unique extrait vidéo de classe — et d'obtenir des données comparables entre les participants.
58Comme l'indique la figure 6, le chercheur et le participant étaient placés face à face durant l'expérimentation, afin d'éviter que les informations affichées sur l'écran du chercheur — notamment les données de suivi oculaire en temps réel — ne distraient le participant du visionnage de l'extrait vidéo présenté sur son propre écran. L'expérimentation a été réalisée au sein d'un laboratoire spécifiquement aménagé pour le suivi oculaire fixe, à l'aide d'un oculomètre de type GazePoint GP3HD5 - logiciel GazePoint Analysis Professional (v. 4.1.0).
59Ce dispositif, reconnu pour sa précision et la stabilité de ses mesures (Cuve et al., 2022), enregistre les mouvements oculaires à une fréquence de 60 Hz et est intégré à un écran de 24 pouces. La calibration du regard a été réalisée individuellement pour chaque participant à l'aide du logiciel GazePoint Control, selon deux exercices standards fournis par la firme. Une calibration était jugée valide dès l'obtention d'un minimum de 4 points validés sur 5 (Duvivier, 2025).
Figure 6. Agencement et matériel expérimental – le suivi oculaire encadré en jaune.
60Une double démarche a été adoptée pour valider la qualité des données recueillies : l’une mise en œuvre pendant l’expérimentation, l’autre réalisée a posteriori.
61Pendant l’expérimentation, une première étape essentielle concerne la calibration. Cette procédure permet de vérifier et d’ajuster la précision du suivi oculaire pour chaque participant (Duvivier, 2025). Dans cette étude, un participant, présentant notamment un strabisme important, ont dû être écarté, car la calibration n’atteignait pas le seuil minimal requis (moins de 3 points validés sur les 5 proposés par le logiciel GazePoint Control) (voir 3.6.).
62Après la collecte des données, deux démarches complémentaires ont été mises en œuvre afin de garantir la fiabilité des résultats obtenus. La première démarche s’inspire des recommandations de Chaudhuri et al. (2021) et consiste à vérifier que chaque participant présente un minimum de 70 % de données exploitables. La seconde démarche concerne l’analyse des sorties de regard, avec l’exclusion des participants dont le nombre de sorties dépasse un seuil fixé à 1,5 écart-type au-dessus de la moyenne du groupe. Cette procédure a conduit à exclure un futur enseignant en raison d’un nombre trop élevé de sorties du regard.
63L’analyse intra-groupe des données issues du suivi oculaire fixe, fondée sur la matrice des profils d’observateurs croisant fixations, revisites et durée des fixations, révèle des dynamiques distinctes entre les futurs enseignants et les formateurs universitaires au fil des deux visionnages. Trois séquences ont été analysées (avant, pendant et après l’incident), permettant d’examiner les ajustements stratégiques dans l’exploration visuelle.
64Les six formateurs universitaires présentent, dès le premier visionnage, une plus grande homogénéité stratégique. Dans la séquence « avant l’incident », 5 formateurs universitaires sont classés comme Observateurs Radar, traduisant une exploration rapide avec de nombreuses revisites. Lors du second visionnage, ce profil disparaît, laissant place à des stratégies plus stables et approfondies : Scrutateur (2 formateurs universitaires), Stratège (3 formateurs universitaires).
65Durant la séquence « pendant l’incident », une diversité accrue de profils est constatée. Les formateurs universitaires alternent entre des stratégies itératives (Scrutateur = 2 formateurs universitaires ; Radar = 2 formateurs universitaires et plus stabilisées (Stratège = 1 formateur universitaire). L’allongement des fixations sur les ZDI signale un engagement cognitif plus profond. Cette alternance illustre une stratégie visuelle « à deux vitesses », mobilisée pour valider ou ajuster les interprétations initiales.
66Enfin, pour la séquence « après l’incident », on observe un recentrage vers des profils d’Observateurs Sélectif (2 formateurs universitaires), Éclaireur (1 formateurs universitaires et Scrutateur (1 formateurs universitaires). Par rapport au premier visionnage (où 4 formateurs universitaires étaient Équilibrés ou Éclaireurs), cette évolution traduit une hiérarchisation de l’attention visuelle et un traitement plus efficace de la scène. Globalement, la durée des fixations diminue lors de la séquence de l’incident puis s’allonge après, indiquant un ajustement stratégique selon la charge informationnelle perçue.
67Chez les 17 futurs enseignants, les profils dominants lors du premier visionnage de la séquence « avant l’incident » sont les Observateurs Équilibrés (6 futurs enseignants) et Analystes (6 futurs enseignants), indiquant une stratégie modérée et concentrée. Lors du second visionnage, ces profils diminuent légèrement (Équilibré = 5 futurs enseignants ; Analyste = 3 futurs enseignants) au profit de profils plus ciblés tels que les Observateurs Stratèges, Sélectifs ou Éclaireurs. Cette évolution suggère un recentrage de l’attention visuelle sur des éléments perçus comme pertinents, mais sans bascule vers une stratégie itérative marquée.
68Durant la séquence « pendant l’incident », le second visionnage donne lieu à une diversification des profils. Le nombre d’Observateurs Scrutateurs et Radars augmente (+1,4%), traduisant une stratégie plus itérative et analytique. Néanmoins, le maintien de 5 FE dans le profil Équilibré et 3 dans le profil Analyste indique que ces ajustements restent partiels.
69Pour la séquence « après l’incident », une tendance à la stabilisation est observée. Les profils Scrutateur et Analyste diminuent au second visionnage (Scrutateur de 4 à 1 futurs enseignants ; Analyste de 4 à 0 futurs enseignants), au profit des profils Équilibré (6 futurs enseignants), Sélectif (4 futurs enseignants) et Éclaireur (2 futurs enseignants). Cela traduit une observation plus ciblée, avec moins de retours et un traitement visuel plus efficient.
70Dès le premier visionnage, les futurs enseignants se répartissent entre plusieurs profils, témoignant d’une hétérogénéité importante dans leurs manières d’observer la scène de classe.
71Cette variabilité pourrait être liée à leur difficulté à organiser efficacement les informations visuelles en unités structurées (voir notion de chunking), une compétence cognitive généralement plus développée chez les experts (Rimbert et al., 2020). À l’inverse, les formateurs universitaires adoptent initialement une stratégie plus homogène, majoritairement associée au profil d’Observateur Radar. Lors du second visionnage, leurs profils évoluent de manière structurée vers des formes plus diversifiées, mais toujours maîtrisées, telles que les profils Scrutateur, Stratège ou Sélectif. Cette évolution tend à témoigner de leur capacité à adapter les stratégies d’observation en fonction des exigences de la situation, caractéristique de l’expertise professionnelle. Les futurs enseignants, quant à eux, tendent à conserver des approches plus stables, parfois linéaires, indiquant une marge de progression dans la régulation de leur attention visuelle.
72L'analyse des profils d'observateurs présentée aux sections précédentes révèle une tendance récurrente : les formateurs universitaires présentent systématiquement davantage de profils caractérisés par un nombre élevé de revisites que les futurs enseignants. Afin de vérifier si cette tendance est statistiquement significative, les données de revisites pour chacune des ZDI ont été soumises à deux types d'analyses complémentaires pour chacune des séquences temporelles. Premièrement, des tests d'équivalence de moyennes ont été menés afin d'évaluer si les deux groupes présentaient des comportements comparables en termes de revisites. Deuxièmement, des t-tests ont permis de déterminer si les différences observées entre les groupes étaient statistiquement significatives.
73Les résultats présentés dans le tableau 1 précisent les différences significatives dans les stratégies visuelles adoptées par les formateurs universitaires et les futurs enseignants en termes d’occurrence de revisistes. Pour la séquence après l'incident, l’élève hyper-participatif (E2) et qui dessine (E3) ne sont plus visibles depuis le point de vue de la caméra fixe sans que leur ZDI ne chevauche celle d'un autre acteur. Ces deux acteurs ont donc été exclus de l'analyse pour cette unique séquence.
Tableau 1. Résultats des t-tests : différences d’occurrence de revisites entre formateurs universitaires et futurs enseignants, par séquence et par acteur-cible
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Visionnage
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Séquence
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Stagiaire
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Élève discret (E1)
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Élève hyper- participatif (E2)
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Élève qui dessine (E3)
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Élève en retard (E4)
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Premier visionnage
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Avant l'incident
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t(21) = −16.99, p = .001
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t(21) = −8.63, p = .048
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t(21) = 2.10, p = .048
|
t(21) = −4.96, p = .001
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—
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Pendant l'incident
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t(20) = −6.11, p < .001
|
t(20) = −4.12, p < .001
|
t(19) = −2.01, p = .058
|
t(21) = −6.14, p < .001
|
t(21) = 4.36, p < .001
|
|
Après l'incident
|
—
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—
|
|
|
—
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Second visionnage
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Avant l'incident
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t(21) = −2.24, p = .036
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t(20) = −4.17, p < .001
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t(21) = −2.40,
p = .026
|
—
|
t(21) = −2.68, p = .014
|
|
Pendant l'incident
|
t(20) = −4.97, p < .001
|
t(18) = −2.62, p = .017
|
t(21) = −2.70,
p = .014
|
t(21) = −2.72, p = .013
|
t(21) = 2.42,
p = .025
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Après l'incident
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—
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t(16) = −2.68, p = .017
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|
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—
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Note. — = absence de différence significative (p ≥ .05).
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74Plus précisément, le nombre de revisites oculaires est systématiquement et significativement supérieur chez les formateurs universitaires pour presque tous les acteurs principaux observés dans la scène de classe, en particulier lors des séquences situées avant et pendant l’incident pédagogique, et ce, lors des deux visionnages.
75Concrètement, lors du premier visionnage, les différences les plus prononcées concernent la stagiaire (t(21) = -16,998 ; p = .001), l’élève discret (E1) (t(21) = -8,63 ; p = .048) et l’élève qui dessine (E3) (t(21) = -4,957 ; p = .001) pour la séquence précédant l'incident, ainsi que la stagiaire (t(20) = -6,105 ; p < .001), l’élève discret E1 (t(20) = -4,123 ; p < .001) et l’élève en retard E4 (t(21) = 4,356 ; p < .001) pour la séquence pendant l’incident. Lors du second visionnage, ces résultats restent significatifs, mais globalement moins marqués : on relève néanmoins des différences persistantes pour la stagiaire (t(21) = -2,238 ; p = .036 avant incident ; t(20) = -4,972 ; p < .001 pendant incident), l'élève discret (E1), l’élève hyperparticipatif (E2) et l’élève en retard (E4).
76En revanche, après l’incident, aucune différence significative n’est relevée, à l’exception notable de l’élève discret (E1) au second visionnage (t(16) = -2,678 ; p = .017). Cette absence de différence après l'incident tend à indiquer une convergence partielle des stratégies visuelles entre les deux groupes.
77Cette étude vise à caractériser, au travers de profils d'observateurs, les stratégies visuelles des formateurs universitaires lors de l'observation d'une situation pédagogique authentique et à les comparer à celles des futurs enseignants.
78À l'instar des résultats de Wyss et al. (2021), les résultats montrent des différences de stratégies visuelles entre les deux groupes. Les futurs enseignants adoptent des stratégies plutôt modérées et stables. Ils se répartissent entre quelques profils dominants, principalement Équilibré ou Analyste, et évoluent peu entre les visionnages. Leur regard reste centré sur des éléments facilement identifiables, souvent de manière linéaire. À l'inverse, les formateurs universitaires font preuve d'une plus grande flexibilité. Ils commencent avec une stratégie d'exploration rapide (Radar), mais ajustent leur observation au fil des visionnages. Ils développent ensuite des profils plus ciblés et structurés (Scrutateur, Stratège), montrant une capacité à affiner leur lecture de la situation. Ces différences sont cohérentes avec les travaux de Gegenfurtner et Stahnke (2024) et Keskin et al. (2024), qui montrent que les experts ajustent continuellement leurs stratégies visuelles en fonction du contexte, contrairement aux novices dont les stratégies restent stables.
79Par ailleurs, les stratégies des formateurs — itératives, ajustées et ciblées — se rapprochent de celles décrites pour les enseignants-experts dans la littérature (Wolff et al., 2016 ; Van den Bogert et al., 2014). Ce résultat peut être rapproché du concept de withitness (Kounin, 1970), qui renvoie à la capacité à percevoir rapidement l’ensemble des événements d’une scène. Cette dynamique peut également être interprétée à la lumière de la théorie de l’adaptation cognitive à la tâche (Gegenfurtner, 2020) : lors de la découverte de l’extrait, les formateurs adoptent d’abord une exploration large face à la densité informationnelle de la scène, puis stabilisent leurs stratégies lors du second visionnage. Chez les futurs enseignants, une tendance inverse est observée, vraisemblablement liée à une réduction de la charge cognitive lorsque la scène est perçue comme plus simple (Keskin et al., 2024).
80Enfin, les profils des formateurs apparaissent plus homogènes que ceux des futurs enseignants. Cette homogénéité peut s’expliquer par deux facteurs. D’une part, les formateurs partagent un cadre commun de formation, qui les expose à des lignes directrices similaires pour analyser les pratiques enseignantes. D’autre part, selon le mécanisme de réduction de l’information (Haider et Frensch, 1999), les experts apprennent progressivement à filtrer les éléments non pertinents pour ne retenir que les indices visuels essentiels. Ce filtrage automatisé conduit à des stratégies d’observation plus convergentes au sein du groupe. À l’inverse, les futurs enseignants, dont les schémas d’observation ne sont pas encore stabilisés, présentent une exploration plus dispersée et des profils plus variés. Ces résultats suggèrent ainsi l’existence d’un répertoire partagé de stratégies visuelles chez les formateurs, en lien avec un cadre théorique et institutionnel commun.
81Les résultats obtenus, en confrontant les stratégies visuelles de ces formateurs à celles des futurs enseignants, ouvrent des pistes de discussion riches, notamment sur trois niveaux : l’identification d’une expertise spécifique des formateurs universitaires, la valeur ajoutée du suivi oculaire pour saisir cette expertise, et les implications pédagogiques concrètes pour la formation initiale.
82Un premier résultat saillant concerne les spécificités observées dans les stratégies visuelles mobilisées par les formateurs universitaires. Contrairement aux futurs enseignants, dont les stratégies restent relativement stables et modérées, les formateurs adoptent des stratégies visuelles flexibles et dynamiques, caractérisées par des changements fréquents et des ajustements rapides en fonction des situations pédagogiques présentées dans la vidéo. Ce résultat rejoint les conclusions de plusieurs travaux sur l’observation experte des enseignants expérimentés (par ex. Gegenfurtner et Stahnke, 2024; Keskin et al., 2024), soulignant que la flexibilité cognitive et la régulation attentionnelle constituent des marqueurs distinctifs d’une expertise pédagogique avancée. L’expertise des formateurs universitaires semble ainsi se situer non seulement dans leur connaissance des contenus pédagogiques, mais aussi et surtout dans leur capacité à adapter finement leurs stratégies visuelles. Ces résultats enrichissent ainsi les travaux existants sur la VPE tout en caractérisant précisément l’expertise visuelle propre aux formateurs universitaires dans le prolongement des travaux de Wyss et al. (2021).
83La présente étude suggère l’intérêt du suivi oculaire fixe pour étudier la VPE. L’oculométrie, en mesurant objectivement les points de fixation et les revisites, permet d’accéder à des dimensions invisibles et implicites de l’expertise professionnelle. Ce résultat corrobore l’utilité du suivi oculaire comme une fenêtre d’observation directe sur les mécanismes cognitifs à l’œuvre dans la formation initiale des enseignants.
84Cette étude propose également une typologie originale de profils d’observateurs pour caractériser les stratégies visuelles adoptées en situation d’analyse pédagogique. Ces profils théoriques constituent un outil original pour comprendre précisément comment les formateurs universitaires et les futurs enseignants structurent et hiérarchisent leur perception professionnelle. En cela, ils enrichissent de façon innovante les travaux existants sur la VPE et offrent un cadre opérationnel susceptible d’être mobilisé dans d’autres contextes de formation initiale et d’évaluation des pratiques pédagogiques.
85Du point de vue de la formation initiale, les résultats obtenus ont des implications importantes. La capacité d’adaptation des stratégies visuelles marquée chez les formateurs universitaires, pourrait constituer un objectif de formation explicite à atteindre pour les futurs enseignants. Développer cette flexibilité attentionnelle permettrait aux novices d’adopter progressivement des stratégies plus adaptatives en fonction des évènements. À cet égard, différents dispositifs pédagogiques pourraient être déployés. Par exemple, les vidéos utilisées en formation pourraient intégrer des prompts visuels permettant d’attirer l’attention des novices sur des évènements pédagogiquement pertinents [Gabel et al., 2023]. Par ailleurs, le recours à des dispositifs de modélisation des mouvements oculaires d’enseignants expérimentés [EMME — Eye Movement Modelling Examples] offrirait aux futurs enseignants une référence directe et concrète des stratégies visuelles expertes.
86Ces propositions permettraient ainsi de dépasser l’observation professionnelle spontanée des futurs enseignants. Elles favoriseraient une attention structurée et pédagogiquement pertinente chez les futurs enseignants. Par ailleurs, elles pourraient également constituer un levier pour les formateurs universitaires, en les aidant à rendre explicites leurs propres pratiques visuelles expertes et à mieux transmettre cette compétence aux enseignants en formation.
87Certaines limites doivent être soulignées. L’étude porte sur un échantillon restreint et contextuellement situé dans une seule institution. Tout d’abord, l’étude n’intègre pas de comparaisons entre les sous-groupes de participants, notamment en fonction de leur faculté d’origine ou de leur degré d’expertise professionnelle. De plus, le protocole incluait un recueil de verbalisations lors du second visionnage. Ces données n'ont pas été exploitées ici (voir Duvivier, 2025). Cette absence limite l'interprétation : les données oculométriques décrivent les comportements visuels observables, sans accès direct aux processus cognitifs sous-jacents. L'interprétation repose sur l'hypothèse œil-esprit (Just et Carpenter, 1976), selon laquelle une fixation reflète l'attention cognitive. Or cette hypothèse comporte des limites reconnues : un élément peut être fixé sans être traité cognitivement, ou traité en vision périphérique sans fixation directe (Duvivier, 2025 ; Duvivier et Dangouloff, sous presse).
88Par ailleurs, l’interprétation des résultats relatifs à la troisième séquence « après l’incident » nécessite une prudence particulière. En effet, la taille importante des zones d’intérêt, combinée à une calibration dégradée chez certains participants - due à des mouvements involontaires pendant l’expérience, a entraîné une perte plus importante de données pour cette séquence - en comparaison aux deux autres séquences.
89Enfin, le traitement collectif des données adopté ici tend à masquer les particularités individuelles. À titre d’exemple, un futur enseignant conserve systématiquement, lors des deux visionnages, un profil d’observateur express, caractérisé par une exploration rapide et peu approfondie. Ce type de singularité mériterait une analyse qualitative complémentaire afin d’éclairer davantage les facteurs individuels influençant les stratégies visuelles adoptées.
Remerciement
Nous remercions chaleureusement Philippe Dessus pour sa relecture attentive et ses conseils sur le concept de withitness.
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