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Usages numériques : quelles transformations des pratiques sociales ?

Usages numériques et performances scolaires : des relations contrastées selon les types d’usage et leur intensité

Digital practices and academic performance: a heterogeneous relationship according to usage patterns and usage intensity
Agnès Grimault-Leprince

Résumés

La recherche présentée analyse les relations entre les compétences scolaires des adolescents et leurs usages numériques déclarés, à partir des données issues d’une enquête par questionnaire menée dans le cadre de la recherche ANR Ineduc « Inégalités éducatives et construction des parcours des 11-15 ans dans leurs espaces de vie » auprès de plus de 3 000 collégiens de classe de 4e. S’il apparaît que les usages numériques intensifs sont négativement liés aux performances scolaires, l’analyse apporte des éléments de compréhension des processus en jeu. Pour l’usage d’Internet, elle montre ainsi que les activités récréatives et documentaires sont liées positivement à la réussite quand les activités communicationnelles lui sont liées négativement.

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Texte intégral

Introduction

  • 1 Cf. synthèse de Lieury et al. (2014).

1Les nombreuses recherches sur les pratiques numériques des adolescents ont analysé l’évolution et la différenciation des usages selon l’âge, le genre et l’origine sociale notamment [Barrère, 2015 ; Donnat, 2009 ; Mercklé et Octobre, 2012 ; Gire et Granjon, 2012]. Les usages pédagogiques du numérique sont également l’objet d’une littérature riche, faisant état de la place croissante des ressources numériques dans le travail enseignant, même si les évolutions sont lentes [Baron, 2014]. En revanche, l’état de la littérature indique que les recherches mettant en lien les usages numériques des adolescents dans la sphère privée et leur scolarité sont peu nombreuses, quand il s’agit pourtant d’un enjeu fort à « l’ère numérique » [Donnat, 2009]. Par ailleurs, ces recherches présentent des conclusions parfois divergentes lorsqu’elles cherchent à établir un lien entre usages différenciés et réussite scolaire1. Les jeux vidéo sont ainsi analysés comme pouvant accroître les capacités cognitives des joueurs [Jaeggi et al., 2011], mais sans effet positif systématique sur la performance scolaire [Lorant-Royer et al., 2010]. La concurrence entre temps lié aux pratiques d’écrans et travail scolaire est avancée pour expliquer une influence négative des loisirs numériques sur les performances scolaires [Gentile, 2001], mais les chercheurs évoquent aussi un potentiel effet positif de ces loisirs par accroissement de la motivation intrinsèque [Wallennius et al., 2009]. Enfin, si les travaux d’Alava (2013) montrent un lien positif entre certaines pratiques numériques et les résultats scolaires, ils traduisent aussi par la notion d’« héritiers numériques » le fait que certains usages numériques personnels, « en synergie » avec les apprentissages scolaires, soient très socialement marqués [Alava et Morales, 2015]. Par ailleurs, les travaux vont dans le sens de compétences numériques des jeunes dépendant davantage de leur contexte socio-culturel que de l’équipement scolaire et des pratiques enseignantes [Collin et al. 2015]. Accroître la connaissance des articulations entre usages adolescents du numérique et scolarité est donc essentiel.

2Mieux comprendre quels usages numériques favorisent la performance scolaire et rechercher de nouveaux leviers pour lutter contre les inégalités sociales de réussite est l’objet de cette recherche. Elle met en lien, pour des adolescents scolarisés en 4e, les performances scolaires et les usages déclarés du numérique. À partir des données issues d’une enquête auprès de collégiens de 4e des académies de Caen, Bordeaux et Rennes, dans le cadre de la recherche ANR Ineduc « Inégalités éducatives et construction des parcours des 11-15 ans dans leurs espaces de vie », il s’agit de repérer quels usages apparaissent liés favorablement, ou défavorablement, à la réussite scolaire. Cette recherche se situe dans la continuité des travaux de Lieury précités ou de travaux d’ordre qualitatif [Fluckiger, 2008, Dauphin, 2012].

Présentation de l’enquête

3L’enquête a été menée en 2013 par questionnaire et porte sur un échantillon de 3 356 adolescents scolarisés en 4e dans 36 collèges. Les établissements ont été choisis de façon à assurer une diversité sociale : un tiers d’établissements scolarise une population plutôt favorisée ; un tiers une population mixte ; un tiers plutôt une population défavorisée. L’échantillon comprend un nombre similaire d’établissements ruraux, urbains et périurbains et 30 % d’établissements privés. Pour chaque établissement, on a enquêté dans toutes les classes de 4e afin d’éviter un biais de sélection. La passation du questionnaire en classe par les chercheurs et l’anonymat de l’enquête ont limité les non-réponses, les réponses aberrantes et les effets de désirabilité sociale.

  • 2 Pour leurs travaux, il s’agit des usages « de l’ordinateur ».
  • 3 Les « usages techniques », marginaux chez les adolescents de 14 ans, ne sont pas étudiés dans le ca (...)

4Pour caractériser les usages du numérique, sachant que tous les adolescents, ou presque, sont consommateurs de télévision, d’ordinateur, de vidéos et de jeux vidéo [Gire et Granjon, 2012], les indicateurs sollicités portent sur l’intensité de ces consommations (temps quotidiens de consommation). De la même façon, la déclaration du nombre de SMS envoyés un jour d’école permet d’appréhender l’intensité de l’usage du téléphone portable (hors Internet). Les différents types d’usages d’Internet sont également étudiés. Il s’agit de montrer ce que les adolescents enquêtés font sur Internet en dehors du temps scolaire. Mercklé et Octobre (2012) avaient repéré cinq types d’usages2 par les adolescents : des usages « scolaires », « communicationnels » et « créatifs » (dessin, photo), qu’ils observaient être plutôt caractéristiques des filles, et des usages « récréatifs » et « techniques »3, plutôt caractéristiques des garçons. Amey et Salerno (2015) distinguaient, quant à eux, trois grands registres d’activités en ligne : la « communication », la « consommation de biens culturels » et l’« information ». Pour cette recherche, trois catégories génériques ont été retenues : les « usages communicationnels », les « usages récréatifs » et les « usages documentaires ». Les « usages récréatifs » regroupent les usages « créatifs » et « récréatifs » définis par Mercklé et Octobre. Ils s’apparentent également à la « consommation de biens culturels » d’Amey et Salerno, mais le terme « usages récréatifs » permet de mieux rendre compte de l’importance des usages ludiques dans ces pratiques, sachant que plus d’un tiers des élèves enquêtés déclarent jouer tous les jours sur Internet. Les usages nommés « documentaires » sont à la fois personnels et scolaires. Ils renvoient à des recherches d’informations d’ordres divers : informations pratiques quotidiennes, sur des hobbies, sur l’actualité, liées aux disciplines scolaires, etc. [Cordier, 2015]. Enfin, la question des régulations parentales des usages numériques est aussi essentielle [Fontar, Grimault-Leprince et Le Mentec, 2011]. Elles sont appréhendées dans les analyses par le niveau d’équipement de la chambre en matériel numérique (télévision, console de jeux, ordinateur fixe ou portable, tablette).

Les variables exploitées dans les analyses statistiques

  • 4 Les moyennes au premier trimestre de 4e des élèves enquêtés ont été collectées auprès de l’administ (...)

La performance scolaire est appréhendée par une variable à trois modalités : « moins de 10 de moyenne générale au premier trimestre de 4e » ; « entre 10 et 15 de moyenne générale au premier trimestre de 4e » ; « plus de 15 de moyenne générale au premier trimestre de 4e »4.

Le temps passé devant les écrans constitue une variable indicatrice majeure des usages numériques. Les recherches antérieures montrent en effet que la question du temps par type d’écran est particulièrement discriminante pour les pratiques numériques des adolescents [Gire et Granjon, 2012].

Plusieurs items du questionnaire interrogeaient le temps passé devant des écrans, selon les activités pratiquées (« la console de jeu non connectée à Internet », « la console de jeu connectée » et « la console à détecteur de mouvements », par exemple). Les temps déclarés pour chaque type d’activité ont été additionnés de façon à obtenir trois variables globales : temps d’Internet ; temps de télévision ; temps de console de jeu. Enfin, trois catégories de temps d’usages ont été distinguées pour chaque variable : « pas d’usage quotidien » ; « temps d’usage quotidien inférieur à deux heures » ; « temps d’usage quotidien supérieur à deux heures ».

Pour la catégorisation des usages Internet, les déclarations des élèves concernant leurs activités les plus fréquentes ont été classées selon les trois types d’usages retenus :

  • 5 Le choix de catégorisation des réseaux sociaux en ressources communicationnelles est conforme aux u (...)

Usages communicationnels

Usages récréatifs

Usages documentaires

Réseaux sociaux5

Tchat, messagerie instantanée

Mails

Musique

Vidéos

Jeux

Téléchargement

Recherches personnelles

Recherches collège

Forums actifs

Forums passifs

La catégorisation des usages s’est effectuée en scorant les activités déclarées : + 1 point dans la catégorie correspondante (« usage communicationnel », « usage récréatif » ou « usage documentaire ») pour chaque activité citée parmi les deux activités les plus fréquentes.

On obtient donc des scores allant de 0 à 2 pour chaque catégorie. Les variables obtenues sont ensuite dichotomisées. Pour la catégorie « usages documentaires », les modalités 1 et 2 sont agrégées en raison du faible effectif de la catégorie « 2 » initiale. Pour les deux autres, ce sont les modalités 0 et 1 qui sont agrégées.

Pour le nombre de SMS envoyés en général un jour d’école, cinq modalités étaient proposées aux adolescents (modalités ajustées suite au test du questionnaire) : « aucun » ; « de 1 à 10 » ; « de 10 à 50 » ; « de 50 à 100 » ; « de 100 à 200 » ; « plus de 200 ». Pour cet article, trois catégories d’usages ont été retenues afin de rapprocher les résultats d’une distribution 20 % - 60 % - 20 %. Ces catégories sont : « aucun » ; « entre 1 et 200 » ; « plus de 200 ».

L’analyse propose tout d’abord un croisement de la variable indicatrice des performances scolaires (moyenne générale au premier trimestre) et des variables d’usages numériques retenues (tab. 1). Un modèle de régression de type Logit ordonné (tab. 2) vise ensuite à analyser l’influence des caractéristiques sociofamiliales et des usages numériques hors école des adolescents sur leurs performances scolaires. Dans le tableau 2 sont reportés les effets marginaux des variables explicatives.

5Le tableau 1 ci-dessous dresse un état des performances scolaires des adolescents en fonction de leurs usages numériques. Conformément aux attentes, l’analyse montre que le faible équipement de la chambre et les pratiques numériques peu intensives sont positivement liés aux performances scolaires. A l’inverse, la possession dans la chambre de plusieurs équipements numériques et les pratiques numériques intensives leur sont négativement liées.

Tableau 1. Les performances scolaires des adolescents de 4e en fonction de leurs usages numérique

Performances scolaires*

   Non réponse

   Faibles
(<10 de moyenne)

 Moyennes ou bonnes
(entre 10 et 15 de moyenne)

   Très bonnes
(>15 de moyenne)

   Pratiques numériques : moyenne pour l’échantillon

    Performances scolaires
              (total = 100%)

   8,6 %

   8,9 %

   59,1 %

   23,4 %

Usages numériques

    

    

    

    

    

Équipement de la chambre (en ordinateur, tablette, console de jeux, télévision)

   Aucun équipement

    11,6 %

    4,3 %

    49,9 %

    34,1 %

    24,8 %

    1

    8 %

    6,3 %

    59,9 %

    25,8 %

    31,3 %

    2

    7,1 %

    10,3 %

    62 %

    20,6 %

    23,6 %

   3 ou plus

    7,8 %

    16,80 %

    65,6 %

    9,70 %

    20,2 %

Nombre de SMS envoyés un jour d’école

Aucun

    9,2 %

    5,5 %

    53,5 %

    31,8 %

    28,3 %

De 1 à 50

    8,8 %

    7,7 %

    61,1 %

    22,4 %

    32 %

De 50 à 200

    8,4 %

    9,5 %

    61,7 %

    20,3 %

    25,6 %

Plus de 200

    8,7 %

    17,4 %

    62,6 %

    11,4 %

    14,1 %

Temps de télévision un jour d’école

Aucun temps

    14,5 %

    7,8 %

    55,4 %

    22,3 %

    13,7 %

Moins de 1 h

    7,0 %

    5,8 %

    56 %

    31,3 %

    26,7 %

De 1 h à 2 h

    8,2 %

    8,0 %

    59,2 %

    24,6 %

    34,6 %

Plus de 2 h

    7,8 %

    11,8 %

    64,4 %

    16 %

    25,1 %

Temps d’Internet un jour d’école

Aucun temps

    9,2 %

    7,8 %

    63,8 %

    19,2 %

    14 %

Moins de 1 h

    8,7 %

    6,9 %

    54,2 %

    30,1 %

    23,3 %

De 1 h à 2 h

    7,5 %

    6,9 %

    57,2 %

    28,4 %

    27,1 %

Plus de 2 h

    9,5 %

    10,5 %

    61,5 %

    18,5 %

    35,7 %

Temps de console de jeux un jour d’école

Aucun temps

    10,1 %

    5,1 %

    55,6 %

    29,2 %

    37,5 %

Moins de 1 h

    5,8 %

    8 %

    60,8 %

    25,5 %

    16,8 %

De 1 h à 2 h

    9,7 %

    8,6 %

    55,6 %

    26,2 %

    17,4 %

Plus de 2 h

    7,8 %

    12,6 %

    65,2 %

    14,4 %

    30,2 %**

Lecture : 4,3 % des adolescents n’ayant ni ordinateur, ni tablette, ni télévision, ni console de jeux dans la chambre ont obtenu une moyenne générale inférieure à 10 au trimestre 1, pour 8,9 % de l’ensemble des adolescents répondant à l’enquête obtenant une telle moyenne (note : 24,8 % des adolescents interrogés déclarent ne pas avoir d’équipement numérique dans la chambre). Lorsque la dépendance est significative au seuil de 5 %, les pourcentages les plus éloignés de la valeur théorique sont en gras. Ils sont par ailleurs en italique lorsqu’ils sont inférieurs à la valeur théorique et soulignés lorsqu’ils lui sont supérieurs.
    * Mesurées par la moyenne générale obtenue au premier trimestre de 4e.
  ** Ce temps important est peut-être surestimé. En effet, 3 items du questionnaire concernaient les pratiques sur console de jeux (cf. encadré méthodologique), avec à chaque fois une demande concernant le temps passé, temps additionnés pour obtenir une variable globale « temps de console de jeux ». Ces 3 items concernant des pratiques proches ont pu conduire à une difficulté particulière d’estimation par les adolescents du temps passé à jouer.

6Ces premières analyses ont été approfondies à l’aide d’analyses multivariées.

L’influence des caractéristiques sociofamiliales et des usages déclarés du numérique sur les performances scolaires

  • 6 Risque lié à l’existence d’une causalité inversée, soit un effet de la variable « à expliquer » sur (...)

7L’influence des variables d’usage du numérique doit être interprétée avec précaution, en raison d’un risque « d’endogénéité »6. En effet, il est possible que les performances scolaires aient un effet sur les usages du numérique : les bons élèves peuvent, par exemple, être davantage incités par les enseignants à prolonger les enseignements en classe par des recherches sur Internet ou les élèves plus faibles être plus enclins à chercher devant un écran une alternative à un travail scolaire perçu comme difficile et peu valorisant.

8Ainsi, l’objectif n’est pas ici d’évaluer avec précision l’influence des usages du numérique sur les performances scolaires, mais de vérifier la stabilité des résultats du modèle de base, intégrant uniquement les caractéristiques sociofamiliales des adolescents comme variables explicatives (sexe, origine sociale, lieu d’habitation, présence des deux parents à la maison et possession d’une chambre individuelle) avec l’ajout des variables « usages », et de dégager de grandes tendances pour connaître les effets des variables liées au numérique.

  • 7 Pour les variables « sexe », « origine sociale », « composition du foyer » et « possession d’une ch (...)

9Tout d’abord, le modèle de base (non présenté) donne des résultats similaires pour les effets des caractéristiques sociofamiliales des adolescents que le modèle intégrant les variables portant sur les usages numériques (Tab. 2) : être une fille, de milieu favorisé urbain, avec les deux parents au foyer et la possession d’une chambre individuelle favorise la réussite scolaire7.

10Le nombre d’équipements numériques dans la chambre permet également de rendre compte de la socialisation familiale. En effet, la quasi-totalité des adolescents disposant de matériel numérique à la maison [98 % des 12-17 ans disposent d’un ordinateur à la maison, Bigot et Croutte, 2014], il est probable qu’un faible équipement de la chambre traduise des stratégies éducatives parentales de contrôle des activités de l’adolescent (la question de l’absence d’équipement au foyer étant marginale). Une chambre très équipée peut à l’opposé être le signe d’une représentation hédoniste de l’enfance telle que décrite par Hoggart (1970). Elle peut aussi être liée à la croyance, très largement relayée par le discours public, dans les vertus éducatives d’outils numériques [Blais, Gauchet et Ottavi, 2014] que certains parents pensent par conséquent nécessaire de laisser à disposition des enfants. Des difficultés à exercer un contrôle parental peuvent aussi conduire certains parents à céder à leur adolescent sur cette question. En tout cas, l’analyse logistique indique qu’un faible équipement de la chambre accroît les chances de réussite scolaire quand un équipement important les diminue.

11Ensuite, la plupart des variables portant sur les usages du numérique ont un effet sur les performances scolaires, les autres variables du modèle étant contrôlées. Certains effets sont attendus au regard des travaux antérieurs, avec notamment l’influence négative des activités intensives, en concurrence temporelle avec le travail scolaire. C’est notamment le cas des effets négatifs des temps longs de console de jeux et de télévision.

  • 8 28 % des personnes répondant à l’enquête déclarent n’avoir envoyé « aucun SMS jeudi dernier » (cf. (...)

12Il est aussi montré que le nombre de SMS envoyés par jour est négativement lié au niveau scolaire quand il est maximal (plus de 200 par jour) et positivement quand il est nul8. L’effet négatif de l’envoi massif de SMS s’explique par le temps passé à cette activité, mais aussi par la place dans la vie des adolescents concernés de ces échanges numériques, entre pairs le plus souvent, avec des enjeux identitaires forts [Metton-Gayon, 2009]. La question des horaires des communications est également centrale. Les adolescents ont tendance à poursuivre leurs échanges tard la nuit et le manque de sommeil qui en découle nuit aux performances scolaires [Curcio, Ferrara & De Gennaro, 2006].

13Le lien négatif entre usage intensif d’Internet et performances scolaires peut s’expliquer de façon similaire. En effet, les adolescents déclarant naviguer sur Internet plus de deux heures par jour sont notamment des usagers intensifs des réseaux sociaux [Amey et Salerno, 2015 ; Mabilon-Bonfils, 2012]. Les enjeux de sociabilité viennent ainsi s’ajouter au temps passé devant l’écran pour concurrencer le travail scolaire. De façon cohérente, l’analyse fait état d’un lien négatif entre réussite scolaire et prédominance des activités communicationnelles parmi les activités sur Internet.

14Au contraire, la prédominance des usages documentaires ou récréatifs d’Internet est positivement liée aux résultats scolaires : elle protège de la faiblesse scolaire et favorise la réussite, de façon plus importante pour les usages documentaires. L’effet positif sur le niveau scolaire des recherches documentaires sur Internet va dans le sens des travaux antérieurs [Alava, 2013 ; Alava et Morales, 2015]. Ce résultat est aussi cohérent avec l’intégration dans les usages dits « documentaires » des usages scolaires d’Internet, dont on peut penser qu’ils sont favorables au développement de compétences scolaires. En revanche, l’effet positif de la prédominance des activités récréatives est nouveau. Que des activités récréatives sur Internet puissent être bénéfiques scolairement va à l’encontre des conclusions de recherches précédentes [Dauphin, 2012].

15D’autres résultats interpellent encore davantage. Il s’agit notamment des effets négatifs sur les résultats scolaires des usages quasi inexistants d’Internet et de la télévision. « Toutes choses égales par ailleurs », déclarer ne pas naviguer sur Internet un jour d’école et ne pas regarder la télévision est négativement lié aux performances scolaires. Alava (2013) montrait que certains usages d’Internet, même très intensifs, favorisaient la réussite scolaire. Notre recherche complète ces travaux en indiquant qu’en contrepoint, un usage nul ou presque d’Internet augmente le risque d’être faible scolairement et diminue celui d’être fort. Le résultat concernant la télévision est plus inattendu encore, les représentations communes la qualifiant rarement comme un média susceptible de favoriser la réussite scolaire.

Tableau 2. Analyse multivariée des performances scolaires par les caractéristiques sociofamiliales des adolescents et leurs usages du numérique

  • 9 Ville-centre d’une unité urbaine (au sens de la catégorisation de 2010 de l’INSEE) de plus de 50000 (...)
  • 10 Commune d’un espace rural, selon la classification opérée par l’INSEE jusqu’en 2010.
  • 11 Les non réponses pour certaines variables indépendantes expliquent les différences de représentatio (...)

Variables explicatives

Performances scolaires

Faibles résultats

p (nivsco = 0)

 = 6 %

Très bons résultats

p (nivsco = 2)

 = 25 %

         Effet marginal

Garçon

      Modalité de référence

Fille

   -0,02***

   0,07***

Origine sociale très favorisée

   -0,03***

   0,13***

Origine sociale moyenne

      Modalité de référence

Origine sociale défavorisée

   0,03***

   - 0,09***

Habitat dans une ville-centre9

      

      

Habitat dans une autre zone urbaine

      Modalité de référence

Habitat en zone rurale10

   0,01*

   - 0,03*

Autre configuration familiale

      Modalité de référence

Les deux parents au domicile

   -0,04***

   0,10***

Chambre partagée

      Modalité de référence

Chambre individuelle

   -0,04***

   0,08***

Aucun équipement numérique dans la chambre

   -0,02***

   0,1***

Équipement numérique de la chambre moyen

      Modalité de référence

Équipement numérique de la chambre important

   0,02***

   - 0,08***

Temps quotidien de console nul ou faible

   -0,01*

   0,04*

Temps quotidien de console moyen

      Modalité de référence

Temps quotidien de console important

   0,01*

   - 0,04**

Temps quotidien d’Internet nul ou faible

   0,03***

   - 0,07***

Temps quotidien d’Internet moyen

      Modalité de référence

Temps quotidien d’Internet important

   0,01*

   - 0,03*

Temps quotidien de télévision nul ou faible

   

   - 0,04*

Temps quotidien de télévision moyen

      Modalité de référence

Temps quotidien de télévision important

   0,02***

   - 0,05***

Usages d’Internet non marqués par les usages communicationnels

      Modalité de référence

Usages d’Internet marqués par les usages communicationnels

   

   - 0,05*

Usages d’Internet non marqués par les usages récréatifs

      Modalité de référence

Usages d’Internet marqués par les usages récréatifs

   - 0,01**

   0,05*

Usages d’Internet non marqués par les usages documentaires

      Modalité de référence

Usages d’Internet marqués par les usages documentaires

   - 0,03***

   0,10***

Aucun SMS envoyé un jour d’école

   - 0,02***

   0,06***

Entre 1 et 200 SMS envoyés un jour d’école

     Modalité de référence

Plus de 200 SMS envoyés un jour d’école

   0,03***

   - 0,08***

Nombre d’observations

                222011

Pseudo-R2 de McFadden

                 0,11

P-value LR

              <0,0001

Lecture : Toutes choses égales par ailleurs la probabilité d’avoir eu une moyenne générale inférieure à 10 au premier trimestre de 4e [P(nivsco =0)] est moins importante pour les filles que pour les garçons. La différence est de 2 points de pourcentage. Pour une fille ayant les caractéristiques du groupe de référence (en gris), la probabilité d’avoir une moyenne trimestrielle inférieure à 10 est de 4 %, soit 6 % (la probabilité pour l’ensemble des élèves inclus dans l’analyse d’être de faible niveau, indiquée en haut de colonne) - 2 %.
Légende : Le seuil significatif est de 10 % : *, 5 % : **, 1 % : ***, les résultats non significatifs n’apparaissent pas.

16Les usages intensifs du numérique sont globalement liés à des performances scolaires moindres, en raison des effets de concurrence entre le temps consacré à ces usages et celui consacré au travail scolaire, du manque de sommeil fréquemment associé aux pratiques digitales intensives, de l’investissement affectif et émotionnel des adolescents dans les pratiques numériques, notamment communicationnelles. Mais si la forte consommation d’écrans est contre-productive scolairement, (l’analyse montre que les consommations intensives d’Internet, de console de jeux et de télévision sont toutes négativement liées aux performances scolaires), il est intéressant de constater que c’est aussi le cas pour certaines faibles consommations. Néanmoins, il est impossible de déterminer si ce résultat est lié aux pratiques et aux contenus numériques qui feraient défaut ou à des difficultés plus larges, d’ordre psychologique par exemple, affectant tout autant les loisirs que la scolarité.

17Enfin, les types d’usages d’Internet sont également déterminants. L’effet positif des usages documentaires sur les performances scolaires était attendu. Ces usages sont en effet très liés aux apprentissages scolaires, et même directement quand il s’agit de réaliser des devoirs à la maison. Pour l’effet positif des usages récréatifs, il est possible que la recherche par les adolescents de « singularisation » par la créativité ou la compétition [Barrère, 2011], très présente dans ce type d’activités, puisse les amener à développer des compétences scolairement valorisables.

Conclusion

18Cette recherche, sans répondre directement à la question des possibles transferts entre sphère des loisirs numériques et sphère scolaire [Fluckiger, 2010], suggère que la culture numérique adolescente peut être efficiente scolairement. La consolidation et l’approfondissement de ces premiers résultats impliquent de mieux comprendre les liens, positifs ou négatifs, entre pratiques numériques personnelles des adolescents et performances scolaires. Cette compréhension passe par la caractérisation fine des pratiques numériques adolescentes mais aussi des pédagogies familiales à l’œuvre, en pensant l’articulation avec les attentes scolaires. Ces questions sont au cœur d’une nouvelle recherche, le volet « Familles digitales » du projet e-FRAN Idée du Programme d’Investissements d’Avenir.

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Bibliographie

ALAVA, S. (2013) « Usages numériques des adolescents et compétences scolaires acquises », Formation et profession, 21(2), pp. 34-51.

ALAVA S. ET MORALES L. (2015). « Usages numériques non formels chez les jeunes et performance scolaire », Nouveaux c@hiers de la recherche en éducation, 18(2), pp. 138-164.

AMEY P. ET SALERNO S. (2015). « Les adolescents sur Internet : expériences relationnelles et espace d’initiation », Revue française des sciences de l’information et de la communication [En ligne], 6.

BARON G.-L. (2014). « Élèves, apprentissages et «  numérique  », Recherches en éducation, 18, pp. 91-103.

BARRÈRE, A. (2011). L’éducation buissonnière : quand les adolescents se forment par eux-mêmes. Paris : Armand Colin.

BARRÈRE A. (2015). « Face aux loisirs numériques des adolescents : l’école et la famille à l’épreuve", Les Sciences De L’éducation - Pour L’ère Nouvelle, 48(1), pp. 127-147.

BIGOT R. ET CROUTTE P. (2014). La diffusion des technologies de l’information et de la communication dans la société française. Paris : CRÉDOC.

BLAIS M., GAUCHET M. ET OTTAVI D. (2014). Transmettre, apprendre. Paris : Stock

COLLIN, S., GUICHON, N. ET NTÉBUTSÉ, J. G. (2015). « Une approche sociocritique des usages numériques en éducation », Sticef, 22, pp. 1-6.

CORDIER, A. (2015). Grandir connectés : les adolescents et la recherche d’information. Caen : C&F éditions.

CURCIO, G., FERRARA, M., & DE GENNARO, L. (2006). « Sleep Loss, Learning Capacity And Academic Performance », Sleep Medicine Reviews, 10(5), pp. 323‑337.

DAUPHIN, F. (2012). « Culture et pratiques numériques juvéniles : Quels usages pour quelles compétences ? », Questions Vives, 17(7), pp. 37-52.

DONNAT O. (2009). Les pratiques culturelles des Français à l’ère numérique, Paris, La Découverte / Ministère de la Culture et de la Communication.

FLUCKIGER, C. (2008). « L’école à l’épreuve de la culture numérique des élèves », Revue Française de Pédagogie, 163(2), pp. 51-61.

FLUCKIGER, C. (2010). « La culture numérique adolescente », Les cahiers de l’Orme, n° 3, Millésime 2.10, pp. 1-12.

GENTILE D. A (2011). « The multiple dimensions of video game effects », Child development perspectives 5(2), pp. 75-81.

GIRE, F., & GRANJON, F. (2012). « Les pratiques des écrans des jeunes français », Reset, 1, http://reset.revues.org/132.

HOGGART, R. (1970). La culture du pauvre. Paris : Éditions de Minuit.

JAEGGI, S.M., BUSCHKUEHL M., JONIDES J., SHAH P. (2011). « Short and long-term effects of cognitive training », Psychological and Cognitive Sciences, 108(25), pp. 10081-10086.

LE MENTEC, M. & PLANTARD, P. (2014). « Ineduc : pratiques numériques des adolescents et territoires », Netcom. Réseaux, communication et territoires, (283/4), pp. 217238.

LIEURY A., LORANT S., CHAMPAULT F. (2014). « Loisirs numériques et performances cognitives et scolaires : une étude chez 27 000 élèves de la 3e des collèges », Bulletin de psychologie, 530(2), pp. 99-125.

LORANT-ROYER S., MUNCH C., MESCLÉ H., LIEURY A. (2010). « Kawashima vs « Super Mario » ! Should a game be serious in order to stimulate cognitive aptitudes ? », Revue européenne de psychologie appliquée, 60, pp. 221-232.

MABILON-BONFILS B. (2012). « Les "pratiques numériques", entre écrit et sociabilité », Adolescence, 79(1), pp. 217-228.

MERCKLÉ P., Octobre S. (2012). « La stratification sociale des pratiques numériques des adolescents », Reset, 1, http://reset.revues.org/129.

METTON-GAYON C. (2009). Les adolescents, leur téléphone et Internet. « Tu viens sur MSN ? ». Paris : L’Harmattan.

METTON C. (2010). ‘L’autonomie relationnelle. SMS, « chat » et messagerie instantanée’, Ethnologie française, 1(40). pp. 101-107.

WALLENIUS M., RIMPELÄ A., PUNAMÄKI R., LINTONEN T. (2009). ‘Digital game playing motives among adolescents : Relations to parent-child communication, school performance, sleeping habits, and perceived health’, Journal of Applied Developmental Psychology, 30, pp. 463-474.

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Notes

1 Cf. synthèse de Lieury et al. (2014).

2 Pour leurs travaux, il s’agit des usages « de l’ordinateur ».

3 Les « usages techniques », marginaux chez les adolescents de 14 ans, ne sont pas étudiés dans le cadre de cette recherche.

4 Les moyennes au premier trimestre de 4e des élèves enquêtés ont été collectées auprès de l’administration des collèges. Cet indicateur du niveau scolaire a été associé aux réponses au questionnaire avant anonymisation.

5 Le choix de catégorisation des réseaux sociaux en ressources communicationnelles est conforme aux usages des adolescents de 4e enquêtés (Amey et Salerno, 2015).

6 Risque lié à l’existence d’une causalité inversée, soit un effet de la variable « à expliquer » sur une ou plusieurs variables « explicatives ».

7 Pour les variables « sexe », « origine sociale », « composition du foyer » et « possession d’une chambre individuelle », les effets marginaux sont négatifs pour la probabilité d’obtenir des résultats scolaires faibles et positifs pour la probabilité d’en obtenir de très bons (cf. « lecture » sous le tableau 2). Pour le lieu d’habitation, l’effet positif d’un habitat urbain se déduit des effets marginaux de l’habitat rural (positifs pour la probabilité d’obtenir des résultats scolaires faibles et négatifs pour la probabilité d’en obtenir de très bons).

8 28 % des personnes répondant à l’enquête déclarent n’avoir envoyé « aucun SMS jeudi dernier » (cf. tableau 1), mais seul un sur cinq d’entre eux possède un téléphone portable.

9 Ville-centre d’une unité urbaine (au sens de la catégorisation de 2010 de l’INSEE) de plus de 50000 habitants.

10 Commune d’un espace rural, selon la classification opérée par l’INSEE jusqu’en 2010.

11 Les non réponses pour certaines variables indépendantes expliquent les différences de représentation des élèves faibles scolairement et très bons scolairement par rapport au tableau 1.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Agnès Grimault-Leprince, « Usages numériques et performances scolaires : des relations contrastées selon les types d’usage et leur intensité », Terminal [En ligne], 121 | 2017, mis en ligne le 31 décembre 2017, consulté le 19 juin 2018. URL : http://journals.openedition.org/terminal/1700 ; DOI : 10.4000/terminal.1700

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Auteur

Agnès Grimault-Leprince

CREAD, EA n° 3875, ESPE de Bretagne-UBO, 153 rue de Saint-Malo, 35000 RENNES, agnes.leprince@espe-bretagne.fr - Tél. : 02 99 54 68 58

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