Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire
International Journal of Technologies in Higher Education

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# Influence des télévoteurs sur le résultat scolaire : une méta-analyse

Michel Léger, Jimmy Bourque et Jean-François Richard

Volume 7, numéro 2, 2010

URI : https://id.erudit.org/iderudit/045247ar

DOI : https://doi.org/10.7202/045247ar

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ISSN

1708-7570 (numérique)

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## Citer cet article

Léger, M., Bourque, J. & Richard, J.-F. (2010). Influence des télévoteurs sur le résultat scolaire : une méta-analyse. *Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire / International Journal of Technologies in Higher Education*, 7(2), 35-47. https://doi.org/10.7202/045247ar

## Résumé de l'article

Cette contribution s'inscrit dans une continuation de recherches sur les effets pédagogiques des technologies de l'information et de la communication (TIC). Une recension par procédure méta-analytique est entreprise afin d'examiner la relation entre l'utilisation des télévoteurs en grands groupes et le rendement des étudiants. Après avoir recensé les écrits empiriques traitant le résultat scolaire comme variable dépendante de l'utilisation des télévoteurs, nous n'avons retenu que les études exploitant un devis méthodologique expérimental ou quasi expérimental. La méta-analyse, incluant 17 groupes de données provenant de huit articles scientifiques retenus, indique qu'il existe une relation positive entre l'utilisation des télévoteurs et le résultat scolaire ($g = 0,463$).
Influence des télévoteurs
sur le résultat scolaire :
une méta-analyse

**Michel Léger**
Université de Moncton
[michel.leger@umoncton.ca](mailto:michel.leger@umoncton.ca)

**Jimmy Bourque**
Université de Moncton
[jimmy.bourque@umoncton.ca](mailto:jimmy.bourque@umoncton.ca)

**Jean-François Richard**
Université de Moncton
[jean-francois.richard@umoncton.ca](mailto:jean-francois.richard@umoncton.ca)

Recension d'écrits et état de la recherche

Résumé

Cette contribution s'inscrit dans une continuation
de recherches sur les effets pédagogiques des tech-
nologies de l'information et de la communication
(TIC). Une recension par procédure méta-analyti-
que est entreprise afin d'examiner la relation en-
tre l'utilisation des télévoteurs en grands groupes
et le rendement des étudiants. Après avoir recensé
les écrits empiriques traitant le résultat scolaire
comme variable dépendante de l'utilisation des
télévoteurs, nous n'avons retenu que les études
exploitant un devis méthodologique expérimental
ou quasi expérimental. La méta-analyse, incluant
17 groupes de données provenant de huit articles
scientifiques retenus, indique qu'il existe une rela-
tion positive entre l'utilisation des télévoteurs et le
résultat scolaire (g = 0,463).

Mots-clés

Télévoteurs, méta-analyse, résultat scolaire

Abstract

This is a contribution to the body of research rela-
ting to the pedagogical effects of information and
communication technologies (ICT). The result of a
meta-analytic literature review of the relationship
between the use of clickers in a large classroom and
student academic performance is reported in this
article. Upon a review of empirical studies conside-
ring academic result as being dependent on clicker
use, we considered only those studies based on ex-
perimental and quasi-experimental methodologies.
The meta-analysis, including 17 sets of data from
the eight scientific articles retained, showed a po-
sitive relationship between clicker use and student
results (g = 0.463).

Keywords

Clickers, meta-analysis, academic results
## Introduction

Aujourd'hui, de plus en plus d'universités et de collèges utilisent les télévoteurs comme outils pédagogiques, surtout dans les salles de classe où le nombre d'étudiants et d'étudiantes est élevé (MacGeorge et al., 2008). Selon Beatty (2004) et Duncan (2006), les télévoteurs, connus plus largement sous le nom de « clickers » dans les écrits, représentent la plus récente tendance en technologie appliquée à l'enseignement postsecondaire, surtout par rapport aux grands groupes. En fait, Beatty et Gerace (2009) affirment que l'utilisation des télévoteurs dans les grandes salles de classe est devenue pratique couvrante dans les universités américaines.

Maintenant plus faciles d'accès, la plupart des systèmes de télévoteurs utilisés en éducation s'opèrent avec une base rudimentaire de connaissances technologiques, permettant ainsi à l'enseignant de se concentrer davantage sur la pédagogie, sans avoir à se préoccuper autant des aspects technologiques (Brewer, 2004). Bien que les télévoteurs soient plus conviviaux qu'auparavant, opérer cette technologie exige une certaine flexibilité de la part de l'enseignant dans son temps de préparation ou même pendant le temps d'instruction. Essentiellement, l'enseignant pose une question à la classe en exploitant un logiciel de présentation tel PowerPoint de Microsoft (Morling, McAuliffe, Cohen et DiLorenzo, 2008) et les étudiants répondent en se servant d'un dispositif portable qui fonctionne soit par signal infrarouge ou plus souvent aujourd'hui par fréquence radio (Caldwell, 2007). Une fois la réponse donnée, une représentation graphique (p. ex., tableau, histogramme) illustrant les résultats peut être instantanément générée et partagée avec la classe entière.

Sur le plan pédagogique, il semble que les télévoteurs répondent à deux préoccupations des plus fondamentales en éducation : 1) comment amener les apprenants à s'engager ou à prendre une part plus active dans leurs apprentissages; et 2) comment déterminer s'ils ont véritablement atteint les résultats d'apprentissage (Duncan, 2006). Ayant examiné

l'ensemble des recherches sur les télévoteurs et leur utilisation en grands groupes, Caldwell (2007) souligne que les télévoteurs semblent contribuer à élever le niveau d'intérêt de l'étudiant, à rendre l'apprentissage plus interactif et plaisant, et à susciter un plus haut niveau de participation en classe. Ainsi, Beatty et Gerace (2009) affirment qu'un plus haut degré de participation active chez l'apprenant constitue un des résultats les plus fréquemment rapportés en recherche sur les télévoteurs. Pour sa part, Wood (2004) constate que l'utilisation des télévoteurs rend l'apprenant plus réactif, créant ainsi un climat d'apprentissage où les étudiants sont plus portés à répondre aux questions de l'enseignant et à discuter entre eux. En fait, plusieurs chercheurs, dont Martyn (2007) et Caldwell (2007), considèrent que l'aspect de rétroaction immédiate des télévoteurs peut augmenter le niveau d'interactivité dans les grandes salles de classe au niveau postsecondaire.

En plus des avantages bien documentés des télévoteurs sur la participation et le niveau d'intérêt des étudiants, une recension des écrits révèle que leur utilisation en enseignement postsecondaire peut apporter d'autres bénéfices à l'apprentissage en grande salle de classe. Notamment, l'utilisation des télévoteurs semble réduire l'absentéisme (Judson et Sawada, 2002), augmenter le degré d'attention et d'enthousiasme des étudiants (Duncan, 2006) et rendre les cours plus agréables (Roschelle, Penuel et Abrahamson, 2004). Par ailleurs, dans une étude multidisciplinaire, Draper et Brown (2004) rapportent que les télévoteurs incitent les étudiants à répondre aux questions de l'enseignant (sans peur d'être ridiculisés grâce au caractère anonyme de cette technologie) et donnent aux étudiants plus d'occasions de vérifier leurs apprentissages tout au long d'un cours. Ainsi, la rétroaction immédiate associée aux télévoteurs permet à l'enseignant de mieux ajuster son enseignement aux besoins des étudiants (Brewer, 2004). En effet, l'utilisation de télévoteurs dans les grands groupes semble favoriser davantage le questionnement en classe de la part des apprenants et créer des occasions efficaces d'évaluation formative (Trees et Jackson, 2007).
Toutefois, d'autres auteurs soulignent pour leur part des difficultés associées à l'utilisation des télévoteurs. Par exemple, Morgan (2008) rapporte que l'utilisation des télévoteurs pourrait ralentir la présentation de la matière et même causer des pertes de temps d'enseignement en raison de problèmes techniques. Il va de soi qu'un enseignant devra aussi investir plus de temps de préparation afin d'intégrer à sa présentation habituelle des questions appropriées d'évaluation formative associées à l'utilisation des télévoteurs. Enfin, tel que le mentionnent MacGeorge *et al*. (2008), il faut prendre conscience du fait que les études qui soulignent surtout les bienfaits de l'utilisation des télévoteurs comportent quant à elles certaines limitations telles que l'inclusion d'étudiants atypiques ou encore la sous-exploitation des télévoteurs avant l'évaluation.

En ce qui concerne l'effet des télévoteurs sur le rendement dans les grands groupes, les conclusions sont moins unanimes. Notre revue des écrits révèle non seulement un nombre relativement limité d'études empiriques sur le sujet (Judson et Sawada, 2002; Draper et Brown, 2004), mais aussi des contradictions dans les résultats. Plus précisément, certaines recherches suggèrent que l'utilisation des télévoteurs pour répondre à des items à choix multiples affecterait positivement les résultats scolaires (Crossgrove et Curran, 2008; Gauci, Dantas et Kemm, 2009), tandis que d'autres avancent qu'il n'y aurait aucun lien significatif entre l'utilisation des télévoteurs et le rendement (Addison, Wright et Milner, 2009; Salmon et Stahl, 2005). Pour leur part, Roschelle, Penuel et Abrahamson (2004) considèrent que le manque d'études empiriques sur le sujet ne permet pas de déterminer scientifiquement comment les télévoteurs affectent la réussite scolaire. Enfin, les écrits semblent indiquer que les effets pédagogiques les plus marqués des télévoteurs (augmentation du niveau d'engagement et de participation chez l'apprenant, meilleurs résultats scolaires) se font sentir dans les grandes salles de classe où l'interaction individuelle entre professeur et étudiant est rendue plus difficile (Morgan, 2008).

MacGeorge *et al*. (2008) confirment l'utilisation de plus en plus prévalente des télévoteurs dans les grands groupes (environ 100 apprenants ou plus) à l'université. Ainsi, nous considérons pertinent de poursuivre l'étude des effets de cet outil technologique sur les résultats scolaires. C'est surtout le caractère disparate des recherches recensées qui semble justifier un regard plus unifié des études sur les télévoteurs et le résultat d'évaluation. Dans le présent article, nous cherchons donc à répondre à la question suivante : quel est l'effet de l'utilisation pédagogique des télévoteurs sur le résultat scolaire? Pour ce faire, nous avons entrepris une méta-analyse de l'ensemble des recherches empiriques portant sur le sujet.

## Méthode

La méta-analyse se distingue d'une revue typique ou narrative des écrits en ce qu'elle se concentre sur l'intégration statistique des résultats issus de différentes recherches (Durlak, 1995). L'utilisation de la méta-analyse est devenue de plus en plus fréquente en recherche depuis les années soixante-dix (Hunter et Schmidt, 2004). Le type de méta-analyse le plus communément utilisé aujourd'hui est toujours la *revue quantitative des écrits* (DeCoster, 2004). Ici, le chercheur sélectionne un résultat de recherche (l'effet) qui a été investigué sous différentes circonstances. Une revue exhaustive des écrits sur le sujet est ensuite effectuée. La méta-analyse des résultats issus de ces études permet de déterminer le poids de l'effet en question et les circonstances sous lesquelles il se manifeste de façon plus ou moins forte. Dans le présent article, nous privilégions ce type de méta-analyse, aussi connu sous le nom de *méta-analyse explicative* (Durlak, 1995), pour examiner la relation entre l'utilisation des télévoteurs et le résultat scolaire.

DeCoster (2004) propose cinq étapes à l'application d'une telle méta-analyse : 1) définir la question de recherche; 2) sélectionner l'ensemble des études pertinentes; 3) coder les caractéristiques de ces études et calculer la taille de leur effet; 4) analyser la
base des données issue de la méta-analyse; et 5) interpréter et rapporter les résultats.

Définir la question de recherche
méta-analytique

Il faut d'abord déterminer quelle sera la relation à
l'étude. Dans le cas de notre recherche, la variable
indépendante est l'utilisation des télévoteurs, tan-
dis que la variable dépendante est le résultat aca-
démique au niveau universitaire, particulièrement,
mais non pas exclusivement, dans le contexte d'un
grand groupe. Nous cherchons donc à déterminer
s'il existe un lien entre l'utilisation des télévoteurs
et le résultat scolaire. Plus particulièrement, nous
voulons mesurer la taille de l'effet des télévoteurs
sur le résultat académique. Quant à nos choix d'in-
dicateurs de la taille de l'effet, qui nous servent de
bases analytiques tout au long de notre démarche,
nous nous sommes limités au calcul des différences
de moyennes standardisées (g de Hedges). Selon
DeCoster (2004), le g de Hedges ainsi que le calcul
du coefficient de corrélation (r) représentent les
calculs de la taille de l'effet les plus communément
utilisés en sciences sociales.

Sélectionner l'ensemble des études pertinentes

Les études retenues dans le présent article ont été
obtenues principalement en exploitant des bases
de données informatisées. Notamment, nous avons
exploité la base ERIC (Educational Resources
Information Center) en y inscrivant les mots clés
suivants : « *personal response systems / audience response systems / student response systems AND results / outcomes / exams* ». Cette recherche
a produit un total de 19 articles, dont plusieurs du
domaine des sciences de la santé. Nous avons donc
décidé de consulter la base de données PubMed
en y inscrivant les mêmes mots clés. Un total de
11 articles a été obtenu à la suite de cette seconde
recherche. Nous avons aussi exploité le moteur
de recherche Google Scholar en lançant trois recherches distinctes d'après les mots clés suivants :
« *personal response technology learning* » pour

la première recherche, « *effect student response system learning* » pour la deuxième recherche et
« *clickers improve learning* » pour la troisième recherche. Parmi les nombreux résultats, nous avons
trouvé plusieurs articles déjà recensés dans les bases de données utilisées en plus de huit articles
supplémentaires jugés pertinents. À la fin de notre recension, nous n'avons trouvé que 38 articles qui
examinaient l'effet des télévoteurs sur le résultat.

Puisque le total global des articles recensés était
déjà relativement restreint (38), nous n'avons ap-
pliqué que trois critères de sélection pour détermi-
ner les articles à inclure dans notre méta-analyse.
Toutes les études retenues pour notre méta-analyse
devaient d'abord adopter un devis méthodologique
expérimental ou quasi expérimental, comprenant
minimalement un groupe expérimental et un grou-
pe contrôle. Deuxièmement, les analyses devaient
traiter l'utilisation des télévoteurs comme variable
indépendante et les résultats d'évaluation comme
variable dépendante. Enfin, les études retenues
devaient être méthodologiquement rigoureuses et
comporter des statistiques pertinentes au calcul de
la taille d'effet, comme la moyenne des résultats
d'évaluation (M), l'écart-type (SD), le test de com-
paraison (t) et/ou la valeur de p. Nous avons alors
procédé à la lecture de chacun de ces articles, exa-
minant de plus près les sections Méthode et Résul-
tats afin de vérifier la présence de nos critères de
sélection. Le nombre final d'études retenues pour
notre méta-analyse fut ainsi considérablement ré-
duit, s'élevant maintenant à huit seulement. Parmi
l'ensemble des écrits recensés, nous avons alors
rejeté 20 articles parce qu'ils n'exploitaient pas un
devis méthodologique expérimental ou quasi expé-
rimental, sept études qui étaient expérimentales ou
quasi expérimentales, mais ne considéraient pas le
résultat scolaire comme variable dépendante et en-
fin trois autres articles en raison du manque de sta-
tistiques pertinentes au calcul de la taille d'effet.
## Coder les caractéristiques des études et calculer la taille des effets

Lors de la méta-analyse, appliquer un système de codes aux articles de recherche étudiés permet au chercheur de situer de façon plus concise les paramètres de chaque étude. Ainsi, le calcul de la taille de l'effet (effect size) pour chaque article se fait plus facilement. Quant au codage, DeCoster (2004) suggère d'établir un code pour chacune de ces caractéristiques. Nous avons donc déterminé un code pour la référence de l'ouvrage à considérer (son identification), les composantes du devis méthodologique (par exemple, assignation aléatoire ou non aléatoire des participants, instrumentation) et les informations ou statistiques nécessaires au calcul de la taille de l'effet (le nombre de participants, la moyenne, l'écart-type, le coefficient de corrélation, etc.). Le tableau I illustre les différentes variables indépendantes considérées dans notre recherche, tandis que le tableau II illustre les valeurs de l'indicateur commun pour chaque article. Nous nous sommes servis des codes suivants pour décrire les articles retenus :

* Identification de l'étude (auteur, date)

* Caractéristiques de la population (nombre de participants; domaine à l'étude)

* Autres objets d'analyse (par exemple, perception des participants)

* Devis méthodologique (expérimental, corrélationnel ou quasi expérimental; comment les données de l'étude ont été recueillies, par exemple en comparant des scores d'examens)

* Statistiques rapportées (moyenne, écart-type, coefficient de corrélation, etc.)

* Valeur de l'indicateur commun (la taille de l'effet, calculée à partir du coefficient de corrélation *r* ou d'après la différence des moyennes *g*)
<table><caption>**Tableau I.** Études sur l'effet pédagogique des télévoteurs : caractéristiques principales</caption><thead><tr><th>Identification de l'étude</th><th>Caractéristiques de l'échantillon</th><th>Autres objets d'analyse</th><th>Devis méthodologique</th><th>Statistiques rapportées</th></tr></thead><tbody><tr><td>Crossgrove et Curran (2008)</td><td>n<sub>e</sub> = 425<br>n<sub>c</sub> = 463 Biologie</td><td>Impressions des télévoteurs (questionnaire)</td><td>Quasi expérimental;<br>Comparaison des résultats d'examens</td><td>M<sub>e</sub> = 74,1 %<br>M<sub>c</sub> = 65,9 %<br>SE<sub>e</sub> = 2,6 SE<sub>c</sub> = 3,0<br>F = 7,3 (d.f. = 1)<br>p = 0,007</td></tr><tr><td>Gauci, Dantas et Kemm (2009)</td><td>n<sub>e</sub> = 169 (2006) n<sub>c</sub>A = 127 (2004) n<sub>c</sub>B = 137 (2005)<br>Biologie</td><td>Impressions de l'effet des télévoteurs sur la participation et l'engagement</td><td>Quasi expérimental;<br>Comparaison des résultats d'examens mi-session (1) et fin de session (2)</td><td>E1 M<sub>e</sub> = 65 %<br>E1 M<sub>c</sub>A = 56 %<br>E1 d<sub>A</sub> = 0,84<br>E1 P<sub>A</sub> < 0,01<br>E1 M<sub>c</sub>B = 59 %<br>E1 P<sub>B</sub> < 0,01<br>E1 d<sub>B</sub> = 0,65<br>E2 M<sub>e</sub> = 72 %<br>E2 M<sub>c</sub>A = 66 %<br>E2 d<sub>A</sub> = 0,7<br>E2 p<sub>A</sub> < 0,01<br>E2 M<sub>c</sub>B = 66 %<br>E2 d<sub>B</sub> = 0,71<br>E2 p<sub>B</sub> < 0,01</td></tr><tr><td>Mayer et al. (2009)</td><td>n<sub>e</sub> = 111<br>n<sub>c</sub> = 139 Psychologie</td><td>Effets de différentes méthodes de questionnement</td><td>Quasi expérimental;<br>Comparaison des résultats d'examens</td><td>M<sub>e</sub> = 75,1 %<br>SD<sub>e</sub> = 6,9<br>M<sub>c</sub> = 72,2 %<br>SD<sub>c</sub> = 7,7 p = 0,003</td></tr><tr><td>Morling, McAuliffe, Cohen et DiLorenzo (2008)</td><td>n<sub>e</sub> = 479<sup>a</sup><br>n<sub>c</sub> = 567<sup>a</sup> Psychologie</td><td>Engagement de l'apprenant</td><td>Expérimental; Comparaison des résultats de quatre quiz</td><td>Q1 M<sub>e</sub> = 72,7 % Q1 SD<sub>e</sub> = 11,7 Q1<br>M<sub>c</sub> = 71,1 % Q1<br>SD<sub>c</sub> = 12,9 Q1<br>t = 3,01 Q2<br>M<sub>e</sub> = 69,6 % Q2<br>SD<sub>e</sub> = 11,6 Q2<br>M<sub>c</sub> = 69,0 % Q2<br>SD<sub>c</sub> = 12,2 Q3<br>M<sub>e</sub> = 70,8 % Q3<br>SD<sub>e</sub> = 14,0 Q3<br>M<sub>c</sub> = 70,0 % Q3<br>SD<sub>c</sub> = 13,0 Q4<br>M<sub>e</sub> = 72,4 % Q4<br>SD<sub>e</sub> = 11,4 Q4<br>M<sub>c</sub> = 69,4 % Q4<br>SD<sub>c</sub> = 11,8 Q4<br>t = 5,74</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Schackow, Chavez, Loya<br>et Friedman (2004)</td><td>n<sub>e</sub> = 50<sup>c</sup><br>n<sub>c</sub> = 32<br>Médecine</td><td>Effet de l'interactivité</td><td>Quasi expérimental;<br>Comparaison des scores de<br>quiz</td><td>M<sub>e</sub> = 94,7 %<br>M<sub>c</sub> = 60,7 %<br>p &lt; 0,001</td></tr><tr><td>Shapiro (2009)</td><td>n = 210 Psychologie</td><td>Effet des télévoteurs sur<br>l'assiduité</td><td>Quasi expérimental;<br>Comparaison des résultats à<br>des items d'examens</td><td>M<sub>e</sub> = 75 %<br>M<sub>c</sub> = 62 %<br>X<sup>2</sup>(1) = 13,5<br>p &lt; 0,001</td></tr><tr><td>Stowell et Nelson (2007)</td><td>n<sub>e</sub> = 35<br>n<sub>c</sub> = 34<br>Psychologie</td><td>Participation;<br>Effet des questions<br>de révision</td><td>Expérimental; Comparaison<br>des résultats de quiz</td><td>M<sub>e</sub> = 60 %<br>SD<sub>e</sub> = 16<br>M<sub>c</sub> = 57 %<br>SD<sub>c</sub> = 21</td></tr><tr><td>Yourstone, Kraye et<br>Albaum (2008)</td><td>n<sub>e</sub> = 46 Prof. A<sup>d</sup> n<sub>c</sub> =<br>52 Prof. A<sup>d</sup> n<sub>e</sub> = 47<br>Prof. B<sup>d</sup> n<sub>c</sub> = 45 Prof.<br>B<sup>d</sup> Administration</td><td>Aucun</td><td>Expérimental; Comparaison<br>des résultats aux examens</td><td>A Ex. 1 M<sub>e</sub> = 72,6 % A Ex. 1<br>M<sub>c</sub> = 66,7 %<br>A Ex. 1 p &lt; 0,03<br>A Ex. 2 M<sub>e</sub> = 64,2 %<br>A Ex. 2 M<sub>c</sub> = 60,9 %<br>A Ex. 2 p &lt; 0,02<br>B Ex. 1 M<sub>e</sub> = 81,0 %<br>B Ex. 1 M<sub>c</sub> = 74,2 %<br>B Ex. 1 p &lt; 0,005<br>B Ex. 2 M<sub>e</sub> = 62,0 %<br>B Ex. 2 M<sub>c</sub> = 58,3 %<br>B Ex. 2 p &lt; 0,06</td></tr></table>

L'indice<sub>e</sub> représente le groupe expérimental et l'indice<sub>c</sub> représente le groupe contrôle.

a Les valeurs de *n* pour les 4 essais variaient entre 476 et 482 participants pour les groupes expérimentaux et entre 560 et 574 participants pour les groupes contrôles. Nous avons donc utilisé la moyenne des participants pour calculer nos valeurs de *n*<sub>e</sub> et *n*<sub>c</sub> respectivement.

b Nous avons déterminé la valeur de *n* en combinant le nombre de participants des six classes de l'étude.

c Nous avons déterminé la valeur de *n*<sub>e</sub> en combinant le nombre de participants de deux groupes expérimentaux distincts entre mai 2002 et janvier 2003.

d Le *n* du professeur A (Prof. A) et du professeur B (Prof. B) s'applique à deux évaluations distinctes, un examen mi-session (Ex. 1) et un examen final (Ex. 2) avec des valeurs séparées de *M* et de *p*.
<table><caption>**Tableau II.** Études sur l'effet pédagogique des télévoteurs : calcul des tailles de l'effet pour chaque ensemble des données traitées</caption><thead><tr><td>Identification de l'étude</td><td>Tailles de l'effet traitées par l'étude<sup>a</sup></td><td>g de Hedges sur l'ensemble des données</td></tr></thead><tbody><tr><td>Crossgrove et Curran (2008)</td><td>1</td><td>0,891</td></tr><tr><td rowspan="3">Gauci, Dantas et Kemm (2009)</td><td>1</td><td>0,838</td></tr><tr><td>2</td><td>0,648</td></tr><tr><td>3</td><td>0,698</td></tr><tr><td>4</td><td>0,708</td></tr><tr><td>Mayer et al. (2009)</td><td>1</td><td>0,383</td></tr><tr><td>Morling, McAuliffe, Cohen et DiLorenzo (2008)</td><td>1</td><td>0,129</td></tr><tr><td></td><td>2</td><td>0,050</td></tr><tr><td></td><td>3</td><td>0,059</td></tr><tr><td></td><td>4</td><td>0,258</td></tr><tr><td>Schackow, Chavez, Loya et Friedman (2004)</td><td>1</td><td>0,766</td></tr><tr><td>Shapiro (2009)</td><td>1</td><td>0,254</td></tr><tr><td>Stowell et Nelson (2007)</td><td>1</td><td>0,159</td></tr><tr><td rowspan="3">Yourstone, Kraye et Albaum (2008)</td><td>1</td><td>0,442</td></tr><tr><td>2</td><td>0,475</td></tr><tr><td>3</td><td>0,595</td></tr><tr><td>4</td><td>0,394</td></tr></tbody></table>

<footnote><sup>a</sup> Certaines études traitaient plusieurs ensembles de données. Le cas échéant, nous avons considéré le traitement de chaque ensemble de données comme une expérience en soi avec sa propre taille de l'effet.</footnote>
Une fois la taille d'effet calculée pour chaque étude considérée, on a pu comparer ces valeurs pour ultimement déterminer une taille d'effet sommaire pour la relation à l'étude (voir figure 1, p. 11). Quant au calcul de la taille de l'effet dans le cas de chaque article, DeCoster (2004) souligne qu'il existe deux catégories principales de calculs pour trouver la taille d'effet : d'après des différences de moyennes (représentées par g) et d'après le coefficient de corrélation (r). En fait, le terme « taille de l'effet » en sciences sociales est communément utilisé lors de la méta-analyse pour décrire une différence standardisée entre moyennes ou encore une corrélation (Borenstein, Hedges, Higgins et Rothstein, 2009). En suivant notre codage, illustré au tableau I, nous avons saisi dans le logiciel Comprehensive Meta-Analysis 2.0 les données statistiques accessibles dans chaque recherche analysée. À l'aide de ce logiciel, nous avons alors pu calculer la valeur de la taille de l'effet pour chacun des articles à l'étude.

## Résultats

Nous avons d'abord constaté que la moitié des articles retenus étaient du domaine de la psychologie, tandis que trois autres articles provenaient des sciences de la vie (biologie et médecine). Un seul article de notre recension (Yourstone, Kraye et Albaum, 2008) provenait de l'administration des affaires. En ce qui concerne le devis méthodologique, trois des huit articles exploitaient un devis expérimental (Morling et al., 2008; Stowell et Nelson, 2007; Yourstone et al., 2008) où les participants faisaient partie d'une même cohorte divisée en sous-groupes expérimentaux et contrôles. Pour leur part, les cinq autres articles utilisaient un devis quasi expérimental, où les groupes de comparaison ne provenaient pas du même ensemble de participants d'où était tiré le groupe expérimental.

En examinant l'ensemble des tailles d'effets calculées au tableau II, il est intéressant de noter que tous les articles recensés suggèrent que les télévoteurs affecteraient positivement le rendement académique. La figure 1 illustre graphiquement le résultat de notre méta-analyse.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1.** Résultats de la méta-analyse menée à partir du logiciel Comprehensive Meta-Analysis 2.0</figcaption></figure>
La valeur calculée de la taille de l'effet pour chacun des ensembles de données que nous avons traités variait de 0,050 à 0,838 (voir tableau II) et la valeur moyenne pondérée de la taille de l'effet aléatoire¹ pour le corpus d'articles considéré était de 0,463. Bien qu'un jugement absolu quant à la taille de l'effet soit impossible, Kulik, Kulik et Cohen (1979) considèrent qu'une telle taille de l'effet est d'un ordre de grandeur moyen et confirme un effet positif de la variable indépendante (l'utilisation des télévoteurs) sur la variable dépendante (le résultat scolaire). De plus, notre taille de l'effet sommaire calculée pour le corpus d'articles retenus est statiquement significative (*p* < 0,001).

Comme les méta-analyses bénéficient généralement du biais de publication selon lequel des résultats significatifs sont plus susceptibles d'être publiés que des résultats non significatifs (file-drawer problem), nous avons calculé un fail-safe number, c'est-à-dire le nombre d'études rapportant des résultats non significatifs requis pour ramener l'effet sommaire calculé dans notre méta-analyse sous le seuil de signification statistique (Rosenberg, 2005). Si ce nombre est élevé en comparaison avec le nombre d'études répertoriées, le résultat de la méta-analyse est considéré comme robuste. Nous avons donc calculé le $N_+$ de Rosenberg (2005), qui suppose l'ajout de plusieurs études fictives, non significatives, basées sur des échantillons dont la taille équivaut à la taille moyenne des échantillons recensés dans notre méta-analyse. Comme l'estimateur de la variance globale (pooled variance) tendait vers 0, le calcul de $N_+$ pour le modèle d'effet aléatoire a régressé au modèle d'effet fixe (le terme $\sigma^2_{pooled}$ est disparu du calcul du poids relatif attribué à chaque étude). La valeur de $R_+$ obtenue est de 712 études non significatives requises pour ramener l'effet sommaire de 0,463 sous le seuil de signification statistique. Une heuristique décisionnelle (rule of thumb) veut qu'un fail-safe number supérieur à cinq fois le nombre d'études analysées plus 10 ($5n + 10$) soit considéré comme robuste (Rosenberg, 2005). Dans notre cas, avec 17 études comptabilisées dans la méta-analyse, $5n + 10 = 95$,

ce qui est de beaucoup inférieur à la valeur de $R_+$ obtenue (712). Le résultat de cette méta-analyse semble donc robuste dans la mesure où il est peu probable que plus de 700 études non significatives sur l'influence des télévoteurs sur le rendement scolaire aient été réalisées sans être publiées.

## Discussion

Comme observé lors de notre recension des écrits, la recherche examinant l'effet des télévoteurs sur le résultat scolaire ne livre pas des conclusions unanimes. Certains auteurs considèrent que les télévoteurs ont un effet positif sur le rendement, tandis que d'autres comme Salmon et Stahl (2005) et Adisonet al. (2009) ne partagent pas ce point de vue. Toutefois, en s'attardant uniquement aux articles empiriques sur le sujet, il semble que les conclusions sont plus unifiées. En fait, selon notre critère premier d'un devis méthodologique expérimental ou quasi expérimental, tous les articles retenus pour notre étude méta-analytique rapportaient un effet positif des télévoteurs sur le rendement. Ainsi, notre méta-analyse résulte en une taille de l'effet sommaire significativement positive de 0,463, une valeur d'ordre moyen selon Kulik et al. (1979).

Cette méta-analyse confirme alors qu'en grande salle de classe (Crossgrove et Curran, 2008; Morling et al., 2008) comme dans des classes de taille plus réduite (Schackow, Chavez, Loya et Friedman, 2004; Yourstone et al., 2008), l'utilisation pédagogique des télévoteurs tend à affecter positivement le résultat scolaire. Il est à noter que nos résultats semblent confirmer les propos d'auteurs tels que Knight et Wood (2005), selon qui les télévoteurs tendent généralement à améliorer les résultats d'évaluations subséquentes, ou au moins ne semblent pas leur nuire. Poulis, Massen, Robens et Gilbert (1998) ont tenté pour leur part d'expliquer l'effet apparemment positif des télévoteurs sur le rendement en suggérant l'implication des facteurs ou variables suivants : une participation plus élevée des étudiants liée à l'utilisation des télévoteurs, l'exploitation d'approches pédagogiques associées telles que la discussion ou l'apprentissage par les pairs, et l'élimination de l'effet « château de car-
tes » où l'étudiant comprend potentiellement mal
un concept en raison d'une mécompréhension préa-
lable de concepts antérieurs. Nous sommes d'avis
que d'autres recherches sont en fait nécessaires afin
d'élucider l'influence de telles variables.

Bien que nos données nous aient permis d'arriver
à cette conclusion de façon statistiquement signifi-
cative (p < 0,001), il faut noter que notre recherche
comporte certaines limites principalement asso-
ciées au nombre restreint d'articles empiriques sur
le sujet. Ainsi, ce faible nombre d'articles ne permet
pas d'analyser le rôle possible de variables modéra-
trices comme l'approche pédagogique sous-tendant
l'utilisation des télévoteurs, la fréquence d'utilisa-
tion des télévoteurs lors des études ou encore le
type de questions posées avec les télévoteurs et
les conditions particulières d'évaluation. Même si
nous avons choisi de nous attarder strictement aux
résultats d'évaluation, nous reconnaissons que ces
variables modératrices mériteraient d'être étudiées
davantage et que celles-ci pourraient influencer les
résultats. Aussi, puisque le nombre d'articles était
restreint, nous avons considéré dans notre méta-
analyse plus d'un traitement de données du même
auteur. Par conséquent, notre méta-analyse risque
de multiplier les lacunes potentiellement présentes
au sein d'un même article. De plus, en raison du
nombre généralement limité d'études empiriques
sur le sujet, nous avons accepté des études (5) re-
posant sur un devis méthodologique quasi expéri-
mental dans notre méta-analyse. Le nombre d'ar-
ticles étant restreint d'avance, nous n'aurions pas
un nombre adéquat d'articles pour mener une méta-
analyse crédible en excluant les études quasi expé-
rimentales. Idéalement, nous aurions préféré mener
une méta-analyse avec des recherches de nature
uniquement expérimentales, en raison de la plus
grande rigueur de ces devis dans l'étude de rela-
tions causales. En fait, dans une étude subséquente,
il serait même pertinent de mener en parallèle une
méta-analyse qualitative (Bland, Meurer et Maldo-
nado, 1995), ce qui permettrait d'inclure des études
non expérimentales.

Enfin, notre recension des écrits nous confirme qu’il
existe aujourd’hui un manque important de recher-
ches empiriques, surtout de nature expérimentale,
explorant l’impact des télévoteurs sur le rendement
académique. En fait, à notre connaissance, la pré-
sente recherche constitue la première méta-analyse
sur le sujet. Puisque le nombre d’articles scienti-
fiques expérimentaux traitant ce sujet augmentera
sans doute au cours des années, il serait éventuel-
lement pertinent de mener une nouvelle méta-ana-
lyse afin de vérifier nos conclusions. Entre-temps,
il serait intéressant d’appliquer la méta-analyse à
d’autres variables affectées par l’utilisation des té-
lévoteurs. Par exemple, les écrits scientifiques dé-
montrent que l’utilisation des télévoteurs en grands
groupes entraîne un plus haut degré de participa-
tion et d’engagement chez l’apprenant (Beatty et
Gerace, 2009). Comme nous l’avons fait pour la
variable dépendante des résultats académiques, il
serait donc pertinent de vérifier par méta-analyse
la portée des télévoteurs sur l’engagement, la parti-
cipation ou d’autres variables encore. Finalement,
nous tenons à souligner que cette étude fut possible
en partie grâce à une subvention de la compagnie
Bell Aliant.

Références

* Indique les articles compris dans la présente méta-analyse.

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Note

¹ Contrairement au modèle d'effet fixe, l'effet aléatoire tient compte du fait que les études analysées ne représentent pas autant de réplications exactes d'une même recherche et donc, que les effets observés ne sont pas autant d'estimations d'un même effet unique (Borenstein et al., 2009).