La présente recherche s'articule autour de trois étapes

La première étape, la phase pilote, permet de définir et d'ajuster certains aspects liés à la collecte des données et d'orienter les contenus de la formation. La phase pilote permet de collecter les données d'un groupe d'étudiants inscrits au master en enseignement spécialisé, et a pour principal objectif de tester la validité et la passation des questionnaires sélectionnés, ainsi que d'évaluer l'utilité perçue des contenus de la formation.

La deuxième étape, la phase expérimentale, constitue la partie centrale de l'étude et examine les quatre variables sur deux groupes. Le premier groupe, expérimental, est composé de 20 enseignants réguliers et travaillant en classes inclusives. Le deuxième groupe, contrôle, compte 31 enseignants réguliers et spécialisés travaillant en classes inclusives. La fidélité procédurale et l'efficacité de chaque module de formation sont évaluées à l'aide de protocoles complétés par un évaluateur externe.

La troisième étape, la phase de follow-up, permet d'évaluer la persistance dans le temps des effets de la formation. Cette phase ne concerne que le groupe expérimental.

Différents outils de mesure sont utilisés pour évaluer les variables. Pour mesurer les conceptions sur le développement de l'intelligence, la version italienne de « l'échelle des conceptions constructivistes de l'intelligence » est employée. Pour évaluer la capacité à planifier et à mettre en œuvre des leçons accessibles, les enseignants remettent des canevas de leçon et des vidéos de leçons, qui sont ensuite évalués à l'aide de la « Teacher Success Rubric ». Pour comprendre comment les enseignants organisent leur co-enseignement en classe, un questionnaire leur demandant d'indiquer les différentes modalités de co-enseignement mises en œuvre sur une période de deux semaines est administré. Pour évaluer l'auto-efficacité, la version italienne validée de l'« Échelle d'auto-efficacité des enseignants » est utilisée.

Les données sont collectées avant et après la formation dans les deux groupes, puis comparées afin de déterminer les effets de la formation sur les participants du groupe expérimental.

<footnote n="13">¹³ Ce texte utilise un langage simplifié et adopte une taille de police et des caractères à haute lisibilité pour en faciliter la lecture.</footnote>
# 8. Résultats

Ce chapitre présente les résultats de la recherche. La première partie porte sur la fidélité de l'intervention, tandis que la deuxième partie examine les effets de la formation à la CUA sur chaque variable dépendante, à savoir : (1) les conceptions et le *mindset* des enseignants ; (2) la capacité à planifier et à réaliser des leçons accessibles ; (3) les modalités de co-enseignement ; et (4) le sentiment d'auto-efficacité, de manière à répondre aux hypothèses de recherche.

## 8.1 Fidélité de l'intervention

Les résultats de la fidélité de l'intervention selon les paramètres établis dans les protocoles (Annexe N) sont présentés ci-dessous.

### 8.1.1 Fidélité procédurale de l'exécution de la formation

Le tableau 23 montre que les quatre modules en présence ont atteint une fidélité procédurale de 100 %. Cela signifie que le formateur a exécuté la formation entièrement selon les protocoles d'exécution déclarés. Pour le module asynchrone, il n'est malheureusement pas possible d'affirmer avec certitude que chaque participant a parcouru toutes les étapes de la séquence dans leur intégralité. Cependant, l'auto-déclaration exprimée par les apprenants et l'exercice demandé augmentent la probabilité que les apprenants aient suivi entièrement le module.

<table><caption>**Tableau 23.** Résultats concernant la fidélité de l'exécution de la formation</caption><thead><tr><th>Module</th><th>Composants prévus</th><th>Composants réalisés</th><th>Fidélité %</th></tr></thead><tbody><tr><td>M1</td><td>12</td><td>12</td><td>100%</td></tr><tr><td>M2</td><td>12</td><td>12</td><td>100%</td></tr><tr><td>M3</td><td>9</td><td>9</td><td>100%</td></tr><tr><td>M4</td><td>2</td><td>2*</td><td>100%</td></tr><tr><td>M5</td><td>12</td><td>12</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

Note. * auto-déclaration.

### 8.1.2 Application des lignes directrices CUA

Le tableau 24 met en évidence les scores obtenus pour l'application des lignes directrices de la CUA dans chaque module (cf. protocole, Annexe N). Chaque ligne directrice peut obtenir un score de 0 à 2 (0 : « absent », 1 : « émergent », 2 : « présent »). À l'exception du module 1, les modules ont enregistré une fidélité d'application de 100 %, y compris le module à distance, qui incorpore naturellement les lignes directrices sélectionnées. Le module 1 a reçu un score émergent (1/2) pour l'item relatif au *développement de l'auto-évaluation et de la réflexion*. Du point de vue de l'observateur, une place a été accordée à la réflexion dans ce premier module, mais une place plus explicite devrait être accordée à l'auto-évaluation des étudiants en la rendant observable et mesurable. En ce qui concerne l'application des lignes directrices, les modules dans leur
ensemble ont montré une cohérence avec le cadre de la CUA, atteignant un pourcentage moyen de 97.93 % pour les cinq modules.

<table><caption>**Tableau 24. Résultats concernant la fidélité d'application des lignes directrices CUA**</caption><thead><tr><th>Module</th><th>Lignes directrices prévues</th><th>Score</th><th>Lignes directrices appliquées</th><th>% Fidélité</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">M1</td><td>2.5. Illustrer l'information et les notions à l'aide de plusieurs supports</td><td>2/2</td><td rowspan="6">11/12</td><td rowspan="6">91.7%</td></tr><tr><td>3.2 Faire ressortir les modèles, les caractéristiques essentielles, les idées principales et les relations entre les notions</td><td>2/2</td></tr><tr><td>6.3 Faciliter la gestion de l'information et des ressources</td><td>2/2</td></tr><tr><td>7.3 Minimiser les risques et les distractions</td><td>2/2</td></tr><tr><td>8.4. Augmenter le retour d'information pour une plus grande maîtrise</td><td>2/2</td></tr><tr><td>9.3 Développer la capacité d'auto-évaluation et de réflexion</td><td>1/2</td></tr><tr><td rowspan="6">M2</td><td>3.1 Activer les connaissances antérieures ou fournir les connaissances de base</td><td>2/2</td><td rowspan="6">12/12</td><td rowspan="6">100%</td></tr><tr><td>4.1. Varier les méthodes de réaction et d'interaction</td><td>2/2</td></tr><tr><td>5.1. Utiliser plusieurs supports de communication</td><td>2/2</td></tr><tr><td>7.1 Optimiser les choix individuels et l'autonomie</td><td>2/2</td></tr><tr><td>8.2 Varier les exigences et les ressources pour rendre les défis plus stimulants</td><td>2/2</td></tr><tr><td>8.3 Favoriser la collaboration et la communauté</td><td>2/2</td></tr><tr><td rowspan="6">M3</td><td>2.2. Clarifier la syntaxe et la structure</td><td>2/2</td><td rowspan="6">12/12</td><td rowspan="6">100%</td></tr><tr><td>3.3 Guider le traitement, la visualisation et la manipulation de l'information</td><td>2/2</td></tr><tr><td>6.2 Soutenir la planification et l'élaboration de stratégies</td><td>2/2</td></tr><tr><td>6.4 Améliorer la capacité de l'apprenant d'assurer le suivi de ses progrès</td><td>2/2</td></tr><tr><td>8.1 Souligner l'importance des buts et des objectifs</td><td>2/2</td></tr><tr><td>9.2 Développer les stratégies d'autorégulation et la faculté d'adaptation de l'élève</td><td>2/2</td></tr><tr><td rowspan="6">M4</td><td>1.2. Proposer d'autres modes de présentation pour les informations auditives</td><td>2/2</td><td rowspan="6">12/12</td><td rowspan="6">100%</td></tr><tr><td>1.3 Proposer d'autres modes de présentation pour les informations visuelles</td><td>2/2</td></tr><tr><td>2.1 Clarifier le vocabulaire et les symboles</td><td>2/2</td></tr><tr><td>2.4. Faciliter la compréhension lors du passage d'une langue à l'autre</td><td>2/2</td></tr><tr><td>4.2 Optimiser l'accès aux outils et aux technologies de soutien</td><td>2/2</td></tr><tr><td>7.1 Optimiser les choix individuels et l'autonomie</td><td>2/2</td></tr><tr><td rowspan="6">M5</td><td>3.4 Maximiser le transfert et la généralisation</td><td>2/2</td><td rowspan="6">12/12</td><td rowspan="6">100%</td></tr><tr><td>5.3 Développer les compétences grâce à un soutien échelonné en situation de pratique et de performance</td><td>2/2</td></tr><tr><td>7.2 Optimiser la pertinence, la valeur pédagogique et l'authenticité</td><td>2/2</td></tr><tr><td>8.4. Augmenter le retour d'information pour une plus grande maîtrise</td><td>2/2</td></tr><tr><td>9.1 Promouvoir les attentes et les idées qui optimisent la motivation</td><td>2/2</td></tr><tr><td>9.3 Développer la capacité d'auto-évaluation et de réflexion</td><td>2/2</td></tr><tr><td>Total</td><td></td><td></td><td></td><td>97.93%</td></tr></tbody></table>

### 8.1.3 Compréhension du contenu de la part des étudiants

Une évaluation de la compréhension et de la maîtrise du contenu a été réalisée au début (évaluation initiale) et à la fin de chaque module (évaluation finale) en présentiel. Les notes ont été attribuées selon une échelle de Likert allant de 1 à 4 (1 : « non-acquis », 4 : « acquis »). Le module à distance n'a été déterminé qu'au terme de son exécution en évaluant les réponses aux exercices. Le tableau 25 montre les scores moyens obtenus par les participants au début et à la fin de chaque module en présence.
<table><caption>**Tableau 25.** Résultats du test de Wilcoxon pour les scores de compréhension de chaque module</caption><thead><tr><th rowspan="2">Module</th><th colspan="3">Évaluation initiale</th><th colspan="3">Évaluation finale</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th></tr><tr><th>M</th><th>DS</th><th>Méd</th><th>M</th><th>DS</th><th>Méd</th></tr></thead><tbody><tr><td>M1</td><td>1.83</td><td>.47</td><td>1.80</td><td>3.84</td><td>.18</td><td>3.89</td><td>3.92</td><td>&lt;.001</td></tr><tr><td>M2</td><td>2.63</td><td>.36</td><td>2.50</td><td>3.90</td><td>.22</td><td>4.00</td><td>4.02</td><td>&lt;.001</td></tr><tr><td>M3</td><td>2.04</td><td>.39</td><td>2.00</td><td>3.75</td><td>.31</td><td>3.75</td><td>3.94</td><td>&lt;.001</td></tr><tr><td>M4</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>3.58</td><td>.47</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>M5</td><td>2.45</td><td>.63</td><td>2.50</td><td>3.95</td><td>.16</td><td>4.00</td><td>3.85</td><td>&lt;.001</td></tr><tr><td>Total</td><td>2.25</td><td>-</td><td>-</td><td>3.79</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Note. Les valeurs moyennes sont présentées pour des raisons descriptives.

Les scores moyens obtenus par les participants attestent de l'acquisition du contenu de la formation, qui se situe entre 3.75 et 3.90 pour les modules en présentiel et 3.58 pour le module à distance. Un test non paramétrique de comparaison des rangs de Wilcoxon a été effectué sur ces données en raison de la distribution non normale des données lors de la phase d'évaluation finale. La violation de la norme lors de la phase d'évaluation finale s'explique par le fait que les objectifs ont été atteints dans une large mesure par les participants, ce qui a conduit à un score moyen proche de 4 (« acquis »). Les résultats du test de Wilcoxon confirment que la compréhension du contenu par les étudiants augmente de manière fortement significative à la fin de chaque module.

## 8.2 Effets de la formation CUA sur les conceptions et le mindset

La première variable mesurée concerne les conceptions et le mindset de l'enseignant. L'hypothèse H1 stipule qu'à la suite de la formation, les enseignants adoptent des conceptions plus dynamiques et une vision moins statique du développement intellectuel de leurs élèves. Afin de vérifier cette hypothèse, des analyses de données obtenues par la passation de la ECCI ont été effectuées.

### 8.2.1 Conceptions et mindset : comparaison entre échantillons

Pour rappel, 50 enseignants ont participé à la collecte des données en remplissant l'échelle ECCI (Albanese & Fiorilli, 2003). Étant donné que la sélection de l'échantillon a été effectuée par convenance et sur une base volontaire, une vérification de la comparabilité des deux groupes sur certaines variables sociodémographiques a été réalisée avant de procéder aux analyses. La répartition des participants a été évaluée à l'aide du test exact de Fisher, car certaines variables étaient représentées par moins de 10 participants. Le tableau 26 présente les pourcentages de participants pour chaque variable sociodémographique, ainsi que les résultats obtenus au test exact de Fisher.
<table><caption>**Tableau 26. Analyse de contingence (test exact de Fisher) sur l'échantillon soumis aux questionnaires**</caption><thead><tr><th></th><th>GE<br>n (%)</th><th>GC<br>n (%)</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Fonction</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Enseignant spécialisé</td><td>15 (75%)</td><td>19 (63.3%)</td><td></td></tr><tr><td>Enseignant ordinaire</td><td>5 (25%)</td><td>11 (36.7%)</td><td>.54</td></tr><tr><td><strong>Degré scolaire</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecole enfantine</td><td>8 (40%)</td><td>13 (43.3%)</td><td></td></tr><tr><td>Ecole primaire</td><td>12 (60%)</td><td>17 (56.6%)</td><td>1</td></tr><tr><td><strong>Pourcentage de travail</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 50%</td><td>3 (15%)</td><td>6 (20%)</td><td></td></tr><tr><td>51-90%</td><td>5 (25%)</td><td>12 (40%)</td><td></td></tr><tr><td>90-100%</td><td>12 (60%)</td><td>12 (40%)</td><td>.38</td></tr><tr><td><strong>Age</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 30</td><td>5 (25%)</td><td>8 (26%)</td><td></td></tr><tr><td>31-49</td><td>14 (70%)</td><td>16 (53.3%)</td><td>.33</td></tr><tr><td>≥ 50</td><td>1 (5%)</td><td>6 (20%)</td><td></td></tr><tr><td><em>M</em></td><td>37.6</td><td>40.4</td><td></td></tr><tr><td><strong>Années d'expérience</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 3</td><td>3 (15%)</td><td>4 (13.3%)</td><td></td></tr><tr><td>4-10</td><td>5 (25%)</td><td>10 (33.3%)</td><td>.61</td></tr><tr><td>≥ 10</td><td>12 (60%)</td><td>16 (53.3%)</td><td></td></tr><tr><td><em>M</em></td><td>13.1</td><td>13.4</td><td></td></tr><tr><td><strong>Années d'expérience en classes inclusives</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 2</td><td>11 (55%)</td><td>15 (50%)</td><td></td></tr><tr><td>≥ 3</td><td>9 (45%)</td><td>15 (50%)</td><td>.77</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>3</td><td>3.5</td><td></td></tr><tr><td><strong>Formation</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Diplôme enseignement ordinaire</td><td>5 (25%)</td><td>14 (46.7%)</td><td></td></tr><tr><td>Diplôme enseignement spécialisé</td><td>10 (50%)</td><td>5 (16.7%)</td><td></td></tr><tr><td>Autre formation universitaire</td><td>5 (25%)</td><td>11 (36.7%)</td><td>.04</td></tr><tr><td><strong>Année d'achèvement de la formation</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 3</td><td>3 (15%)</td><td>3 (10%)</td><td></td></tr><tr><td>4-10</td><td>4 (20%)</td><td>8 (26.7%)</td><td>.76</td></tr><tr><td>≥ 10</td><td>13 (65%)</td><td>19 (63.3%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Participation à un cours sur la CUA ou sur les neurosciences préalablement certifié</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>0 (0%)</td><td>0 (0%)</td><td></td></tr><tr><td>Non</td><td>20 (100%)</td><td>30 (100%)</td><td>1</td></tr><tr><td><strong>Participation à une formation continue entre la phase de pré-test et la phase de post-test</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>7 (35%)</td><td>8 (26.7%)</td><td>0.55</td></tr><tr><td>Non</td><td>13 (65%)</td><td>22 (73.3%)</td><td></td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.

L'analyse qui ressort des tests de contingence montre que les deux groupes sont comparables (p > .05) selon les caractéristiques suivantes : fonction (spécialisé/ordinaire), degré scolaire, pourcentage de travail, âge, années d'expérience, années d'expérience en classes inclusives, année d'achèvement de la formation, participation à d'autres cours de formation continue (CUA, neurosciences). En revanche, des différences significatives (p = .04) dans l'échantillon sont enregistrées au niveau de la variable formation.
Le groupe expérimental (GE) est davantage représenté par des enseignants diplômés en enseignement spécialisé, tandis que le groupe contrôle (GC) est davantage représenté par des enseignants diplômés en enseignement ordinaire et par d'autres formations universitaires non qualifiantes pour l'enseignement. Cette différence est probablement générée par le taux plus faible d'enseignants spécialisés dans le GC, ce qui, combiné au manque de formation de certains entre eux, déséquilibre la répartition.

### 8.2.2 Conceptions et mindset : tests de contrôle de données

Avant de procéder à l'analyse des données, les résultats obtenus par la passation de la ECCI ont fait l'objet de plusieurs tests de contrôle. D'abord, l'échelle (ECCI) contient des items inversés, ce qui signifie qu'une cotation élevée correspond à un score faible, et vice versa. Ces scores ont été inversés à l'aide du programme statistique avant d'être analysés. Deux chercheurs ont vérifié que les données avaient été correctement inversées afin d'éviter les erreurs. Les données obtenues ont ensuite été testées afin de vérifier : la consistance de l'échelle ECCI ; la normalité de la distribution de données ; l'homogénéité des variances.

#### Consistance de l'échelle ECCI

L'analyse de consistance est d'autant plus importante que l'échelle ECCI n'a pas fait l'objet d'une validation antérieure. Les analyses effectuées lors de la phase pilote montrent que certains items pourraient influencer négativement la cohérence de l'échelle. Le but de ce test est d'évaluer si les réponses sont cohérentes entre elles et s'il est nécessaire d'éliminer des items afin d'atteindre un seuil d'acceptabilité suffisant. L'analyse de la cohérence a été réalisée au moyen du test de l'alpha de Cronbach. Cette analyse a été réalisée à la fois dans les phases de pré-test et de post-test.

<table><caption>**Tableau 27.** Résultats du test alpha de Cronbach pour l'échelle ECCI</caption><thead><tr><th></th><th>N</th><th>n° items</th><th>Cronbach's α</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pré-test</td><td>50</td><td>29</td><td>.69</td></tr><tr><td>Post-test</td><td>50</td><td>29</td><td>.67</td></tr></tbody></table>

Comme indiqué dans le tableau 27, la fiabilité de l'échelle est légèrement inférieure au seuil d'acceptabilité, tant au pré-test qu'au post-test (α < .70). En revanche, le tableau 28 montre qu'en éliminant les réponses aux items 7 - 26 - 29, on obtient une fiabilité acceptable aux deux temps de mesure (α ≥ .70). La suppression de ces trois items conduit à un alpha de Cronbach acceptable lors de la phase de pré-test (α = .74), et bon lors de la phase de post-test (α = .79).
<table><caption>**Tableau 28.** Résultats du test alpha de Cronbach pour l'échelle ECCI avec les items supprimés</caption><thead><tr><th>Items supprimés</th><th>N</th><th>n° items</th><th>Cronbach's α<br>si l'item est supprimé</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pré-test</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td>50</td><td>28</td><td>.70</td></tr><tr><td>26</td><td>50</td><td>28</td><td>.70</td></tr><tr><td>29</td><td>50</td><td>28</td><td>.72</td></tr><tr><td>29 - 26 - 7</td><td>50</td><td>26</td><td>.74</td></tr><tr><td>Post-test</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td>50</td><td>28</td><td>.71</td></tr><tr><td>26</td><td>50</td><td>28</td><td>.73</td></tr><tr><td>29</td><td>50</td><td>28</td><td>.70</td></tr><tr><td>29 - 26 - 7</td><td>50</td><td>26</td><td>.79</td></tr></tbody></table>

Les questions susceptibles d'avoir entraîné une réduction de cohérence dans les réponses sont les suivantes :

7- La scuola accentua ulteriormente le differenze d'intelligenza che esistono tra gli individui (-)
[L'école accentue davantage les différences d'intelligence qui existent entre les individus (-)]

26- La ripetizione frequente degli esercizi è indispensabile allo sviluppo dell'intelligenza (-)
[La répétition fréquente d'exercices est indispensable au développement de l'intelligence (-)]

29- Se studenti di alcune classi sociali sembrano più intelligenti è perché tali classi sono quelle che definiscono cos'è l'intelligenza e impongono agli altri questa definizione (-)
[Si les élèves de certaines classes sociales semblent plus intelligents, c'est parce que ces classes sont celles qui définissent ce qu'est l'intelligence et imposent cette définition aux autres (-)]

Toutes ces questions nécessitaient des scores inversés. Cela signifie qu'un score élevé correspond à une mentalité plus statique et innéiste, tandis qu'un score faible correspond à une mentalité plus dynamique et constructiviste. L'analyse des questions posées par ces items conduit à la déduction des remarques suivantes, qui peuvent être source de biais dans l'interprétation de la question.

7- L'école accentue davantage les différences d'intelligence qui existent entre les individus (-)

Cette question contient deux affirmations qui soutiennent implicitement l'existence de différences d'intelligence entre les individus et rendent l'école responsable de cet écart. Comme il s'agit d'une question inversée, ceux qui répondent par un chiffre élevé obtiennent un score faible et vice versa. Un score final élevé à cet item pourrait indiquer une tendance à considérer l'école et les méthodes d'enseignement responsables de la détermination du potentiel de développement cognitif de l'élève.

26. La répétition fréquente d'exercices est indispensable au développement de l'intelligence (-)

Cette question est également formulée de manière inverse. Un score élevé correspond donc à un résultat bas et vice versa. Pour rappel, les neurosciences préconisent la répétition fréquente pour favoriser la mémorisation. Un score final élevé à cette question peut être lié au fait que les participants pourraient associer le concept de mémorisation à celui d'intelligence.
29. Si les élèves de certaines classes sociales semblent plus intelligents, c'est parce que ces classes sont celles qui définissent ce qu'est l'intelligence et imposent cette définition aux autres (-)

Comme les précédentes, cette question est aussi posée de manière inversée. Cette question contient deux arguments qui peuvent paraître ambigus entre eux : (1) la perception que certaines classes sociales sont plus intelligentes et (2) le déterminisme donné à la définition de l'intelligence. Un score élevé à cet item pourrait être influencé par le fait que pour le premier argument (les élèves de certaines classes sociales semblent plus intelligents), le mot « semblent » est utilisé et qu'il n'est donc pas supposé qu'elles le soient. La formulation du deuxième argument pourrait au contraire traduire une volonté de reconnaître des intelligences autres que les conventionnelles.

À la suite des résultats de ces analyses, il a été décidé d'éliminer le traitement des scores obtenus pour les réponses à ces items dans les analyses ultérieures.

### Normalité de la distribution de données

Les données obtenues à partir des réponses à l'échelle « propre » ont été soumises à une analyse de la distribution des moyennes afin d'évaluer leur normalité. Compte tenu de la taille de l'échantillon, le test de Shapiro-Wilk a été choisi pour évaluer le critère de normalité nécessaire à la réalisation des tests paramétriques.

<table><caption>**Tableau 29.** Résultats du test de normalité de distribution Shapiro-Wilk pour l'échelle ECCI</caption><thead><tr><th>Groupe</th><th>Temps</th><th>W</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">GE</td><td>Pré-test</td><td>.96</td><td>20</td><td>.63</td></tr><tr><td>Post-test</td><td>.91</td><td>20</td><td>.07</td></tr><tr><td rowspan="2">GC</td><td>Pré-test</td><td>.95</td><td>30</td><td>.21</td></tr><tr><td>Post-test</td><td>.96</td><td>30</td><td>.30</td></tr></tbody></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.

Comme l'illustre le tableau 29, les données montrent une distribution qui ne s'écarte pas significativement de la norme pour les deux échantillons et pour les temps de mesure respectifs ($p > .05$). Tant dans le GE au pré-test (W (20) = .96, $p = .63$) et au post-test (W (20) = .91, $p = .07$), que dans le GC au pré-test (W (30) = .95, $p = .21$) et au post-test (W (30) = .96, $p = .30$), les données obtenues suivent une distribution normale.

### Homogénéité des variances

Le test de Levene a été utilisé pour évaluer l'homogénéité des variances entre les groupes et à l'intérieur des groupes aux deux temps de mesure.
<table><caption>**Tableau 30.** Résultats du test d'homogénéité de variances de Levene pour l'échelle ECCI</caption><thead><tr><th></th><th><em>F</em></th><th><em>df1</em></th><th><em>df2</em></th><th><em>p</em></th></tr></thead><tbody><tr><td>GE et GC – Pré</td><td>.30</td><td>1</td><td>48</td><td>.59</td></tr><tr><td>GE et GC – Post</td><td>2.50</td><td>1</td><td>48</td><td>.12</td></tr><tr><td>GC – Pré, Post</td><td>.44</td><td>1</td><td>58</td><td>.51</td></tr><tr><td>GE – Pré, Post</td><td>1.81</td><td>1</td><td>38</td><td>.19</td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, Pré : Pré-test, Post : Post-test.

Le test de Levene (tableau 30) montre qu'il n'y a pas de différences statistiquement significatives dans les variances entre les groupes ou dans le temps ($p > .05$), confirmant ainsi que l'hypothèse d'homogénéité est respectée. La comparaison entre le GE au pré-test et le GC au pré-test n'a pas montré de différence significative dans les variances ($F (1, 48) = 0.30, p = .59$). De même, aucune différence significative n'est apparue entre les variances du GE au post-test et du GC au post-test ($F (1, 48) = 2.50, p = .12$). En outre, la comparaison des conditions du GC aux deux moments de mesure n'a révélé aucune différence significative, $F (1, 58) = 0.44, p = .51$. Enfin, pour la comparaison entre les conditions du GE au pré-test et au post-test, aucune différence significative dans les variances n'a été relevée ($F (1, 38) = 1.81, p = .19$). Puisque toutes les valeurs de $p$ sont supérieures à 0.05, il est conclu que les variances peuvent être considérées comme homogènes entre les groupes dans toutes les conditions analysées.

### 8.2.3 Conceptions et mindset : résultats

Les résultats des analyses préliminaires permettent d'opter pour un test paramétrique. Afin de mesurer les effets de la formation sur les conceptions de l'intelligence des enseignants, les moyennes obtenues dans les deux groupes et aux deux temps de mesure (avant et après la formation) ont été comparées à l'aide d'une analyse de variance mixte (ANOVA à temps répété). Ce test a permis de comparer les moyennes entre les deux groupes avant et après la formation, et au sein du groupe lui-même aux deux moments de mesure. Le graphique de la figure 51 montre l'évolution des moyennes obtenues par les deux groupes entre les deux temps de mesure.

La visualisation graphique de l'évolution des moyennes (figure 51) suggère que, dès le départ, le GE obtient une moyenne plus élevée que le GC et la moyenne du GE augmente à la suite de la formation. En revanche, le GC reste stable au fil du temps. Les barres d'erreur calculées sur l'intervalle de confiance montrent que la distribution des données est très nette dans la phase de post-test.
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>**Figure 51.** Valeurs moyennes de l'échelle ECCI au pré-test et au post-test pour les deux groupes</figcaption></figure>

GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle

## Différences entre les groupes

Les résultats de l'ANOVA mixte *between-subjects* montrent que les deux groupes présentent des différences significatives ($p$ = <.001) dans les deux mesures du test avec une taille d'effet forte ($\eta^2$ > .14).

<table><caption>**Tableau 31.** Résultats du test ANOVA *between-subjects* pour l'échelle ECCI</caption><thead><tr><th></th><th>SS_type III</th><th>df</th><th>MS</th><th>F</th><th>p</th><th>η<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><th>Group</th><td>4.2</td><td>1</td><td>4.17</td><td>24.24</td><td>&lt;.001</td><td>.34</td></tr></tbody></table>

En particulier, ce test a montré un effet significatif du groupe ($F(1, 48) = 24,24, p < .001$), avec un indice d'effet partiel $\eta^2$ = .34, indiquant que 34 % de la variance des scores est expliquée par le groupe.

Pour vérifier si les différences entre les deux groupes étaient statistiquement significatives aux deux moments de mesure, un *t-test de Student* à échantillons indépendants a été réalisé pour les données du pré-test et du post-test (tableau 32).

<table><caption>**Tableau 32.** Résultats du *t-test* pour échantillon indépendant pour l'échelle ECCI</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">GE</th><th colspan="2">GC</th><th rowspan="2">df</th><th rowspan="2">t</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">Cohen's d</th></tr><tr><th>M</th><th>SD</th><th>M</th><th>SD</th></tr></thead><tbody><tr><th>Pré-test</th><td>4.80</td><td>.30</td><td>4.48</td><td>.36</td><td>48</td><td>3.31</td><td>.002</td><td>.96</td></tr><tr><th>Post-test</th><td>5.00</td><td>.36</td><td>4.49</td><td>.29</td><td>48</td><td>5.49</td><td>&lt;.001</td><td>1.60</td></tr></tbody></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.
Les résultats montrent qu'aux deux moments de mesure, les deux groupes présentent des différences significatives dans leurs scores à l'ECCI, avec une moyenne significativement plus élevée obtenue par le GE par rapport au GC ($p \le .05$). Au pré-test, le GC obtient une moyenne (M = 4.80) supérieure à celle du GE (M = 4.48), enregistrant une différence significative avant le début de la formation ($p = .002$). Au post-test, cette différence augmente, la moyenne du GE (M = 5.00) étant significativement supérieure ($p < .001$) à celle obtenue par le GC (M = 4.49). Les deux groupes ne peuvent donc pas être considérés comme comparables à l'entrée, car les participants du GE présentent des conceptions significativement plus dynamiques déjà lors de la phase de pré-test. L'ampleur de l'effet, bien que déjà forte en phase de pré-test ($d = .96$), augmente significativement au post-test ($d = 1.60$).

## Différences au fil du temps

Les résultats de l'ANOVA mixte *within-subjects* montrent que la différence des moyennes des groupes au fil du temps subit un changement statistiquement significatif, avec une taille d'effet moyenne (tableau 33).

<table><caption>**Tableau 33.** Résultats du test ANOVA *within-subjects* pour l'échelle ECCI</caption><thead><tr><th></th><th>SS_type III</th><th>df</th><th>MS</th><th>F</th><th>p</th><th>η<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Temps</td><td>.236</td><td>1</td><td>.236</td><td>5.10</td><td>.029</td><td>.10</td></tr><tr><td>Temps * Group</td><td>.207</td><td>1</td><td>.207</td><td>4.46</td><td>.040</td><td>.09</td></tr></tbody></table>

Les résultats de ces analyses indiquent que la formation à la CUA a effectivement produit un effet statistiquement significatif pour le facteur temps ($F(1, 48) = 5.10, p = .029$), avec une taille d'effet moyenne ($η^2 = .10$). De plus, une interaction significative entre le temps et le groupe a été observée ($F(1, 48) = 4.46, p = .040$), avec une taille d'effet moyenne ($η^2 = .09$), suggérant que l'effet du temps varie de manière significative entre les groupes.

Les données collectées soutiennent donc l'hypothèse H1. La lecture de cette confirmation doit cependant tenir compte des différences entre les deux groupes durant la phase de pré-test.

### 8.2.4 Conceptions et mindset : persistance des effets dans le temps

La variable conceptions et *mindset* a fait l'objet d'un nouveau temps de mesure dans la phase de *follow-up*. Les données recueillies au *follow-up*, le troisième temps de mesure de l'échelle ECCI, ont été soumises à différents tests statistiques afin de vérifier : (1) la consistance de l'échelle, (2) la normalité de la distribution des donnés et l'homogénéité des variances, ainsi que (3) l'évolution des moyennes dans le temps.

Étant donné que dans cette phase, l'échelle ECCI a été soumise sans les éléments qui se sont avérés problématiques lors de la phase expérimentale, un test de cohérence a été à nouveau effectué sur l'échelle afin d'évaluer sa fiabilité avant de procéder à l'analyse des données.
## Consistance de l'échelle ECCI

Dans la phase de follow-up, les résultats du test de l'alpha de Cronbach confirment la cohérence de l'échelle ($\alpha \ge .70$) avec un bon niveau de fiabilité ($\alpha = .79$).

<table><caption>**Tableau 34.** Résultats du test alpha de Cronbach pour l'échelle ECCI en phase de follow-up</caption><thead><tr><td></td><td>N</td><td>Items</td><td>Cronbach's α</td></tr></thead><tbody><tr><td>Follow-up</td><td>20</td><td>26</td><td>.79</td></tr></tbody></table>

## Normalité de la distribution de données et homogénéité des variances

Comme le montrent les tableaux 35 et 36, lors de la phase de follow-up, l'échelle ECCI préserve les paramètres de normalité (W (20) = .95, $p$ = .30) et d'homogénéité des variances ($F$ (2, 57) = 1.59, $p$ = .21).

<table><caption>**Tableau 35.** Résultats du test de Shapiro-Wilk pour l'échelle ECCI en phase de follow-up</caption><thead><tr><td>Groupe</td><td>Temps</td><td>W</td><td>df</td><td>p</td></tr></thead><tbody><tr><td>GE</td><td>Follow-up</td><td>.95</td><td>20</td><td>.30</td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.

<table><caption>**Tableau 36.** Résultats du test de Levene pour l'échelle ECCI en phase de follow-up</caption><thead><tr><td></td><td>F</td><td>df1</td><td>df2</td><td>p</td></tr></thead><tbody><tr><td>GE - Pré, Post, Follow up</td><td>1.59</td><td>2</td><td>57</td><td>.21</td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, Pré : Pré-test, Post : Post-test.

## Évolution des moyennes au fil du temps

Compte tenu de ces conditions, un test ANOVA à mesures répétées a été effectué sur les moyennes obtenues à l'ECCI dans les trois temps de mesure.
<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>**Figure 52.** Valeurs moyennes de l'échelle ECCI aux phases de pré-test, post-test et follow-up pour les deux groupes</figcaption></figure>

Le graphique montre que les moyennes de la phase de *follow-up* augmentent encore (figure 52). Cela indique que non seulement les effets de la formation se maintiennent dans le temps, mais qu'ils se renforcent au fil du temps.

<table><caption>**Tableau 37.** Résultats du test ANOVA within-subjects pour l'échelle ECCI en phase de follow-up.</caption><thead><tr><th></th><th>SS_type III</th><th>df</th><th>MS</th><th>F</th><th>p</th><th>η<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Temps linéaire</td><td>.604</td><td>1</td><td>.604</td><td>7.74</td><td>.012</td><td>.30</td></tr></tbody></table>

Les résultats du test ANOVA à mesures répétées (tableau 37) confirment le maintien significatif dans le temps des effets de la formation à la CUA sur les conceptions de l'intelligence ($F(1, 19) = 7.74, p = .012$). L'ampleur de l'effet atteint une valeur ($η^2=.30$) qui est considérée statistiquement forte ($η^2>.14$). L'effet de l'intervention semble donc persister, voire augmenter au fil du temps.

## 8.3 Effets de la formation CUA sur la capacité à réaliser des leçons accessibles

L'hypothèse H2 stipule qu'à la suite d'une formation à la CUA les enseignants améliorent leur capacité à planifier et à implémenter des leçons accessibles. Cette hypothèse a été évaluée en fonction de deux paramètres : (1) la planification et (2) l'implémentation des leçons. La planification a été évaluée dans les deux groupes, tandis que l'implémentation n'a été évaluée que dans le GE. Pour rappel, les données ont été collectées à partir de l'analyse des canevas de leçon et des leçons vidéo. Ces deux supports ont été évalués à l'aide de la *Teacher Success Rubric* (cf. 7.2.2), le codage a permis d'attribuer à chaque canevas et à chaque vidéo une évaluation de 1 à 4 pour chacun des six items composant l'échelle.
### 8.3.1 Réalisation de leçons accessibles : comparaison entre échantillons

La partie de la recherche concernant l'analyse de la planification de leçons a impliqué 42 enseignants. Certains participants du GC n'ont pas remis de canevas de leçon, mais ont seulement complété à la partie questionnaires. Afin de garantir la comparabilité entre les deux groupes, une analyse de contingence, à l'aide du test exact de Fisher, a également été réalisée pour cet échantillon afin de garantir une répartition équivalente des participants en fonction des caractéristiques sociodémographiques.

<table><caption>**Tableau 38. Analyse de contingence (test exact de Fisher) sur l'échantillon concerné par les canevas de leçon**</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>GE<br>n (%)</th><th>GC<br>n (%)</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Fonction</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Enseignant spécialisé</td><td>15 (75%)</td><td>15 (68%)</td><td></td></tr><tr><td>Enseignant ordinaire</td><td>5 (25%)</td><td>7 (32%)</td><td>0.73</td></tr><tr><td><strong>Degré scolaire</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecole enfantine</td><td>8 (40%)</td><td>9 (41%)</td><td></td></tr><tr><td>Ecole primaire</td><td>12 (60%)</td><td>13 (59%)</td><td>1</td></tr><tr><td><strong>Pourcentage de travail</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 50%</td><td>3 (15%)</td><td>5 (23%)</td><td></td></tr><tr><td>51-90%</td><td>5 (25%)</td><td>11 (50%)</td><td>0.13</td></tr><tr><td>90-100 %</td><td>12 (60%)</td><td>6 (27%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Age</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 30</td><td>6 (30%)</td><td>6 (27%)</td><td></td></tr><tr><td>31-49</td><td>13 (65%)</td><td>12 (55%)</td><td>0.50</td></tr><tr><td>≥ 50</td><td>1 (5%)</td><td>4 (18%)</td><td></td></tr><tr><td><em>M</em></td><td>37.8</td><td>40.86</td><td></td></tr><tr><td><strong>Années d'expérience</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 3</td><td>3 (15%)</td><td>3 (14%)</td><td></td></tr><tr><td>4-10</td><td>5 (25%)</td><td>7 (32%)</td><td>0.91</td></tr><tr><td>≥ 10</td><td>12 (60%)</td><td>12 (55%)</td><td></td></tr><tr><td><em>M</em></td><td>13.1</td><td>13.6</td><td></td></tr><tr><td><strong>Années d'expérience en classes inclusives</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 2</td><td>11 (55%)</td><td>11 (50%)</td><td></td></tr><tr><td>≥ 3</td><td>9 (45%)</td><td>11 (50%)</td><td>0.77</td></tr><tr><td><em>M</em></td><td>3</td><td>3.55</td><td></td></tr><tr><td><strong>Formation</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Diplôme enseignement ordinaire</td><td>5 (25%)</td><td>9 (41%)</td><td>0.12</td></tr><tr><td>Diplôme enseignement spécialisé</td><td>10 (50%)</td><td>4 (18%)</td><td></td></tr><tr><td>Autre formation universitaire</td><td>5 (25%)</td><td>9 (41%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Année d'achèvement de la formation</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 3</td><td>3 (15%)</td><td>3 (14%)</td><td></td></tr><tr><td>4-10</td><td>4 (20%)</td><td>5 (23%)</td><td>1</td></tr><tr><td>≥ 10</td><td>13 (65%)</td><td>14 (64%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Participation à un cours sur la CUA ou sur les neurosciences préalablement certifié</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>0</td><td>1 (4%)</td><td></td></tr><tr><td>Non</td><td>20 (100%)</td><td>21 (96%)</td><td>1</td></tr><tr><td><strong>Participation à une formation continue entre la phase de pré-test et la phase de post-test</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>7 (35%)</td><td>5 (23%)</td><td>0.50</td></tr><tr><td>Non</td><td>13 (65%)</td><td>17 (77%)</td><td></td></tr></tbody></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.
Le tableau 38 montre que les deux groupes peuvent être considérés comme similaires en fonction des caractéristiques contrôlées (p < .05). Malgré la taille de l'échantillon et l'échantillonnage non aléatoire, les groupes peuvent être considérés comme comparables selon les variables sélectionnées.

### 8.3.2 Réalisation de leçons accessibles : tests de contrôle de données

L'analyse des canevas de leçon et des leçons vidéo a été effectuée par deux personnes de manière indépendante et, en cas de désaccord, la note finale a ensuite été accordée par les deux chercheurs. Les données obtenues ont été soumises à des contrôles afin de vérifier : l'accord inter-juges ; la normalité de la distribution de données ; l'homogénéité des variances.

#### Accord inter-juges

Pour garantir une plus grande fiabilité dans la notation, il a été attribué à un chercheur un rôle « en aveugle », et les notes des évaluations indépendantes ont été comparées à l'aide d'un test de concordance inter-juges. Le test de Kendall a été choisi, car il est adapté à la comparaison de variables de type ordinales.

#### Planification de leçon

Le tableau 39 montre le degré d'accord entre les chercheurs dans la notation des canevas de leçon lors des phases de pré-test et de post-test.

<table><caption>**Tableau 39.** Résultats du test *Kendal W* pour l'accord inter-juges sur les canevas de leçons</caption><thead><tr><th>Item</th><th>Kendall's W</th><th>p</th><th>Degré d'accord</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pré-test</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Objectifs</td><td>.88</td><td>.002</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Barrières</td><td>.88</td><td>.002</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Représentation</td><td>.86</td><td>.003</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Engagement</td><td>.77</td><td>.014</td><td>Substantiel</td></tr><tr><td>Action et expression</td><td>.89</td><td>.002</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Total</td><td>.94</td><td>&lt;.001</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Post-test</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Objectifs</td><td>.98</td><td>&lt;.001</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Barrières</td><td>.99</td><td>&lt;.001</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Représentation</td><td>.97</td><td>&lt;.001</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Engagement</td><td>.71</td><td>.038</td><td>Substantiel</td></tr><tr><td>Action et expression</td><td>.92</td><td>&lt;.001</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Total</td><td>.99</td><td>&lt;.001</td><td>Presque parfait</td></tr></tbody></table>

*Note.* Objectifs : Définition des objectifs ; Barrières : Identification et dépassement des obstacles ; Représentation : Présence de multiples moyens de représentation ; Engagement : Présence de multiples moyens d'engagement ; Action et expression : Présence de multiples moyens d'action et d'expression.

En ce qui concerne les scores attribués aux canevas de leçon, l'accord entre les chercheurs aux deux moments de mesure montre une corrélation significative et atteint un degré d'accord se situant entre substantiel (0.60 ≥ w < 0.80) et presque parfait (w ≥ 0.80). Les scores attribués aux objectifs, aux barrières, à la représentation, à
l'action et à l'expression atteignent un degré de concordance entre les évaluateurs estimé comme très bon aux deux moments de mesure. La seule catégorie à obtenir un accord substantiel, aussi bien au pré-test qu'au post-test, est celle de l'engagement. La plus grande variation des scores pour cette variable pourrait être due au fait que les critères demandent d'évaluer le degré d'engagement de l'apprenant, le sens de l'objectif et sa déclaration explicite pendant la leçon (figure 38, cf. 7.2.3), ces critères pouvant être difficiles à évaluer en consultant uniquement le canevas de la leçon. Cependant, les scores totaux attribués aux canevas de leçon montrent une cohérence presque parfaite entre les évaluateurs et indiquent par conséquent un accord fort sur le score final qui est ensuite utilisé pour l'analyse statistique consécutive.

## Implémentation de leçons

Le tableau 40 indique le degré d'accord entre les chercheurs dans la notation des leçons vidéo lors des phases de pré-test et de post-test.

<table><caption>**Tableau 40.** Résultats du test *Kendal W* pour l'accord inter-juges sur les leçons vidéo</caption><thead><tr><th>Item</th><th>Kendall's W</th><th>p</th><th>Degré d'accord</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pré-test</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Objectifs</td><td>.98</td><td>.010</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Barrières</td><td>.91</td><td>.021</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Représentation</td><td>.93</td><td>.017</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Engagement</td><td>.83</td><td>.042</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Action et expression</td><td>.90</td><td>.023</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Total</td><td>.96</td><td>.013</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Post-test</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Objectifs</td><td>.98</td><td>.010</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Barrières</td><td>.91</td><td>.020</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Représentation</td><td>.95</td><td>.013</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Engagement</td><td>.95</td><td>.014</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Action et expression</td><td>.86</td><td>.034</td><td>Presque parfait</td></tr><tr><td>Total</td><td>.99</td><td>.009</td><td>Presque parfait</td></tr></tbody></table>

*Note.* Objectifs : Définition des objectifs ; Barrières : Identification et dépassement des obstacles ; Représentation : Présence de multiples moyens de représentation ; Engagement : Présence de multiples moyens d'engagement ; Action et expression : Présence de multiples moyens d'action et d'expression.

En ce qui concerne l'accord sur les scores attribués aux leçons vidéo, un accord inter-juges presque parfait (w ≥ 0,80) a été relevé aux deux moments de mesure. Contrairement aux évaluations des canevas de leçon, la dimension de l'implication atteint également un degré de concordance élevé entre les juges. Cet indicateur semble confirmer que cette dimension est plus facile à évaluer par l'observation d'une leçon réelle que par le biais d'une planification écrite.
## Normalité de la distribution de données

Sur la base des données obtenues à partir de la notation concordée entre les évaluateurs — c'est-à-dire un score établi conjointement après une première évaluation indépendante des canevas et des leçons vidéo —, un test de Shapiro-Wilk a été effectué afin d'évaluer les postulats nécessaires pour procéder à des tests paramétriques.

## Planification de leçon

Le tableau 41 montre la distribution des moyennes attribuées aux canevas de leçon.

<table><caption>**Tableau 41.** Résultats du test de normalité de distribution Shapiro-Wilk pour les scores de planification</caption><thead><tr><th>Groupe</th><th>Temps</th><th>W</th><th>df</th><th>p</th><th>Kurtosis</th><th>Asymétrie</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">GE</td><td>Pré-test</td><td>.93</td><td>20</td><td>.157</td><td>-.93</td><td>.43</td></tr><tr><td>Post test</td><td>.97</td><td>20</td><td>.650</td><td>-.32</td><td>-.14</td></tr><tr><td rowspan="2">GC</td><td>Pré-test</td><td>.87</td><td>22</td><td>.008</td><td>-1.42</td><td>.40</td></tr><tr><td>Post test</td><td>.94</td><td>22</td><td>.217</td><td>-.57</td><td>.40</td></tr></tbody></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.

Le GC lors du pré-test présente une distribution des moyennes attribuées aux canevas de leçon qui viole la normalité (W (20) = .93, p = .008). Afin d'examiner plus en détail la forme de cette distribution, les indices statistiques relatifs à l'asymétrie et à la kurtosis ont également été analysés. L'asymétrie mesure la déviation de la symétrie parfaite d'une distribution, tandis que la kurtosis évalue la concentration des données autour de la moyenne et la forme des extrémités de la courbe (queues). Les résultats obtenus pour ces deux paramètres indiquent que la courbe de distribution est légèrement asymétrique et présente une kurtosis négative, suggérant des queues plus « légères » qu'une distribution normale.

## Implémentation de leçons

Le tableau 42 montre la distribution des moyennes attribuées aux leçons vidéo.

<table><caption>**Tableau 42.** Résultats du test de normalité de distribution Shapiro-Wilk pour les scores d'implémentation</caption><thead><tr><th>Groupe</th><th>Temps</th><th>W</th><th>df</th><th>p</th><th>Kurtosis</th><th>Asymétrie</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">GE</td><td>Pré-test</td><td>.88</td><td>18</td><td>.035</td><td>.598</td><td>-.493</td></tr><tr><td>Post-test</td><td>.92</td><td>18</td><td>.131</td><td>-.913</td><td>.948</td></tr></tbody></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.

La distribution des scores attribués aux vidéos ne suit pas non plus une courbe normale dans la phase de pré-test, bien que la valeur ne s'écarte pas beaucoup de la norme (W (10) = .89, p = .035). Les indices d'asymétrie montrent une symétrie acceptable (-1 et +1) avec des données moins extrêmes pour le groupe lors du pré-test et des données plus extrêmes (queues lourdes) pour le groupe lors du post-test.
# Homogénéité des variances

## Planification de leçon

La même tendance à la distribution anormale des données dans le GC a été détectée par le test d'homogénéité des variances qui indique une valeur inférieure au seuil d'homogénéité ($F(1, 42) = 8.01, p = .007$). En revanche, ce paramètre est respecté dans la comparaison entre le pré et le post-test dans le GE et dans la comparaison entre le GE et le GC dans les deux temps de mesure (tableau 43).

<table><caption>**Tableau 43.** Résultats du test d'homogénéité de variances de Levene pour les scores de planification</caption><thead><tr><th></th><th>F</th><th>df1</th><th>df2</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>GE et GC - Pré</td><td>1.40</td><td>1</td><td>40</td><td>.244</td></tr><tr><td>GE et GC - Post</td><td>.40</td><td>1</td><td>40</td><td>.530</td></tr><tr><td>GC - Pré, Post</td><td>8.01</td><td>1</td><td>42</td><td>.007</td></tr><tr><td>GE - Pré, Post</td><td>.66</td><td>1</td><td>38</td><td>.421</td></tr></tbody></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, Pré : Pré-test, Post : Post-test.

## Implémentation de leçons

Les variances entre les moyennes attribuées aux leçons vidéo lors de la comparaison entre pré et post-tests sur le GE sont homogènes ($F(1, 34) = 1.05, p = .31$).

<table><caption>**Tableau 44.** Résultats du test d'homogénéité de variances de Levene pour les scores d'implémentation</caption><thead><tr><th></th><th>F</th><th>df1</th><th>df2</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>GE - Pré, Post</td><td>1.05</td><td>1</td><td>34</td><td>.31</td></tr></tbody></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, Pré : Pré-test, Post : Post-test.

En résumé, les moyennes des scores attribués aux canevas de leçon suivent une distribution qui s'écarte de la norme pour le GC dans la phase de pré-test. La même tendance, bien que très légère, peut être observée dans l'évaluation des leçons vidéo dans la phase de pré-test. Cet écart peut être lié à la grille d'évaluation elle-même qui, en permettant d'attribuer des points sur une échelle de 1 à 4, peut avoir créé un effet d'aplatissement des scores et, par conséquent, des moyennes totales. En raison de l'absence du principe de distribution normale dans les deux évaluations (canevas et vidéos), il a été décidé d'utiliser des tests non paramétriques de comparaison de moyenne.
### 8.3.3 Réalisation de leçons accessibles : résultats

Compte tenu de l'absence d'hypothèse de distribution normale dans certains sous-groupes lors de la phase de pré-test et de la faible taille de l'échantillon, les deux séries de données (scores attribués aux canevas de leçon et aux leçons vidéo) ont été analysées à l'aide de tests non paramétriques. La différence entre les scores obtenus aux deux moments de mesure a été analysée au moyen d'un test de Wilcoxon à échantillons appariés afin de déterminer si l'évolution des scores a changé de manière significative entre le pré et le post-test. Pour simuler les effets d'un test paramétrique sur ces données, un test de Mann-Whitney a en outre été réalisé sur les différences entre les moyennes obtenues par les deux groupes entre les phases de pré-test et de post-test. Les résultats obtenus à partir des canevas de leçon pour les deux groupes sont illustrés dans les tableaux 45 et 46, tandis que les résultats obtenus par le GE à partir des leçons vidéo sont présentés dans le tableau 48. Un test de Mann-Whitney a également été effectué pour les canevas de leçon afin d'évaluer si les scores obtenus au pré-test et au post-test par les deux groupes présentent des différences significatives (tableau 47). Étant donné que les scores de mise en œuvre des leçons n'ont été pris en compte que pour le GE, un test de corrélation est finalement réalisé entre les scores des canevas de leçon et ceux des vidéos pour évaluer s'ils sont cohérents, et ainsi postuler que les canevas de leçon peut être représentatif d'une capacité à réaliser des leçons avec un degré d'accessibilité similaire.

#### Planification de leçon

Un premier regard sur le graphique présenté à la figure 53 permet d'observer que les moyennes des groupes pour le canevas de leçon sont similaires dans les phases de pré-test mais évoluent différemment au fil du temps.

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>**Figure 53.** Valeurs moyennes des canevas de leçon au pré-test et au post-test pour les deux groupes</figcaption></figure>

*Note.* GC: Groupe contrôle, GE: Groupe expérimental.
## Différences entre les groupes (scores de planification)

Ces tendances sont confirmées par le test de Mann-Whitney réalisé en comparant les distributions des scores de deux groupes lors des deux temps de mesure (tableau 45).

<table><caption>**Tableau 45.** Résultats du test de Mann-Whitney pour les scores de planification</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">N</th><th colspan="2">GE</th><th colspan="2">GC</th><th rowspan="2">U</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th></tr><tr><th>M</th><th>Mdn</th><th>M</th><th>Mdn</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pré-test</td><td>42</td><td>2.35</td><td>2.20</td><td>2.06</td><td>1.80</td><td>294.50</td><td>1.89</td><td>.58</td></tr><tr><td>Post-test</td><td>42</td><td>3.28</td><td>3.30</td><td>2.03</td><td>2.00</td><td>432.50</td><td>5.38</td><td>&lt;.001</td></tr></tbody></table>

Note. Les valeurs moyennes sont présentées pour des raisons descriptives.

GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle

Le tableau 45 montre les différences observées entre les groupes dans les phases de pré-test et de post-test. Les résultats montrent que dans la phase de pré-test, la différence entre les distributions des scores obtenus par les deux groupes n'est pas statistiquement significative (U=294.50, Z = 1.89, p = .58). En revanche, dans le post-test, la différence est significative (U= 432.50, Z = 5.38, p < .001), ce qui confirme l'effet positif de la formation sur les résultats obtenus par le GE.

## Différences au fil du temps (scores de planification)

Afin de comprendre si les différences constatées à l'intérieur du groupe sont statistiquement significatives, l'évolution des scores des deux groupes dans le temps a été analysée au moyen de deux analyses différentes : un test de Wilcoxon pour les échantillons appariés (tableau 46), et un test de Mann-Whitney réalisé en calculant les écarts entre les scores moyens obtenus au pré-test et au post-test (tableau 47).

<table><caption>**Tableau 46.** Résultats du test de Wilcoxon pour échantillons appariés pour les scores de planification</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">N</th><th colspan="3">Pré-test</th><th colspan="3">Post-test</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th></tr><tr><th>M</th><th>Mdn</th><th>SD</th><th>M</th><th>Mdn</th><th>SD</th></tr></thead><tbody><tr><td>GE</td><td>20</td><td>2.35</td><td>2.20</td><td>.48</td><td>3.28</td><td>3.30</td><td>.43</td><td>-3.65</td><td>&lt;.001</td></tr><tr><td>GC</td><td>22</td><td>2.06</td><td>1.80</td><td>.56</td><td>2.03</td><td>2.00</td><td>.38</td><td>.000</td><td>1.00</td></tr></tbody></table>

Note. Les valeurs moyennes sont présentées pour des raisons descriptives.

GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.

Les résultats de cette première analyse montrent que les scores des canevas de leçon du GE subissent une différence statistiquement significative à la suite de la formation (Z = -3.65, p = <.001). En revanche, le GC maintien des scores stables sans changement significatif. Les mêmes résultats sont confirmés par le test de Mann-Whitney réalisé sur les différences entre les moyennes du pré-test et du post-test dans les deux groupes (tableau 47).
<table><caption>**Tableau 47.** Résultats du test de Mann-Whitney sur les différences entre les scores de planification au pré-test et au post-test</caption><thead><tr><th rowspan="2">Dimension</th><th rowspan="2">N</th><th colspan="2">GE</th><th colspan="2">GC</th><th rowspan="2">U</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">r</th></tr><tr><th>M_diff.</th><th>Mdn_diff.</th><th>M_diff.</th><th>Mdn_diff.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Score global</td><td>42</td><td>0.93</td><td>0.80</td><td>-0.04</td><td>-0.10</td><td>401.00</td><td>4.59</td><td>&lt;.001</td><td>0.71</td></tr><tr><td>Objectifs</td><td>42</td><td>1.05</td><td>1.00</td><td>0.05</td><td>0.00</td><td>327.50</td><td>2.86</td><td>.004</td><td>0.44</td></tr><tr><td>Barrières</td><td>42</td><td>1.05</td><td>1.00</td><td>-0.23</td><td>0.00</td><td>347.50</td><td>3.34</td><td>&lt;.001</td><td>0.51</td></tr><tr><td>Représentation</td><td>42</td><td>0.75</td><td>1.00</td><td>-0.27</td><td>0.00</td><td>338.00</td><td>3.10</td><td>.002</td><td>0.48</td></tr><tr><td>Engagement</td><td>42</td><td>0.90</td><td>1.00</td><td>0.27</td><td>0.00</td><td>334.00</td><td>3.21</td><td>.001</td><td>0.50</td></tr><tr><td>Action et expression</td><td>42</td><td>0.90</td><td>1.00</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>359.00</td><td>3.85</td><td>&lt;.001</td><td>0.60</td></tr></tbody></table>

Note. Les valeurs moyennes sont présentées pour des raisons descriptives.

GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle. M_diff : Différence entre les moyennes du pré-test et du post-test, Mdn_diff : Différence entre les médianes du pré-test et du post-test.

Ce test a également porté sur les sous-dimensions de la rubrique, qui ont toutes enregistré des changements significatifs avec une taille d'effet considérée comme moyenne pour la sous-dimension liée aux objectifs ($r = .44$=), et forte pour toutes les autres sous-dimensions ($r \ge 0.5$).

## Implémentation de leçons

Une comparaison entre le pré-test et le post-test a également été réalisée sur les scores obtenus par l'analyse des leçons vidéo (tableau 48). Dans ce cas, les analyses ont porté uniquement sur le GE puisque, comme anticipé, il n'a pas été demandé au GC de remettre une leçon vidéo.

La figure 54 montre que les scores obtenus sur les analyses des leçons vidéo augmentent également après l'intervention, et que les moyennes obtenues à partir des leçons vidéo suivent une direction similaire à celles obtenues à partir des canevas.
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>**Figure 54.** Valeurs moyennes des canevas de leçon et des leçons vidéo au pré-test et au post-test</figcaption></figure>

*Note.* Plan GC : Planification des leçons du groupe contrôle, Plan GE : Planification des leçons du groupe expérimental, Vidéo GE : Leçons vidéo du groupe expérimental.

## Différences au fil du temps (scores d'implémentation)

Les résultats illustrés dans le tableau 48 montrent une évolution significative des scores en fonction du temps de mesure. Les résultats des scores d'accessibilité attribués aux leçons vidéo ont montré un changement significatif ($Z = -3.73, p = <.001$), confirmant l'effet positif de la formation dans la capacité à mettre en œuvre des leçons accessibles.

<table><caption>**Tableau 48.** Résultats du test de Wilcoxon pour échantillons appariés pour les scores d'implémentation</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">N</th><th colspan="3">Pré-test</th><th colspan="3">Post-test</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th></tr><tr><th>M</th><th>Mdn</th><th>SD</th><th>M</th><th>Mdn</th><th>SD</th></tr></thead><tbody><tr><td>GE</td><td>18</td><td>2.23</td><td>2.20</td><td>.45</td><td>3.28</td><td>3.40</td><td>.58</td><td>-3.73</td><td>&lt;.001</td></tr></tbody></table>

*Note.* Les valeurs moyennes sont présentées pour des raisons descriptives.

GE : Groupe expérimental.

## Cohérence entre les scores de planification et les scores d'implémentation

En raison de l'absence de leçons vidéo dans le GC, il a été décidé d'évaluer la corrélation entre les scores attribués aux canevas de leçon et aux leçons vidéo. Cette comparaison est utile pour comprendre si les canevas de leçon pourraient également être un bon indicateur de la capacité effective à mettre en œuvre les leçons.
<table><caption>**Tableau 49.** Résultats du test de Spearman pour la corrélation entre les canevas de leçon et les leçons vidéo</caption><thead><tr><th></th><th>N</th><th>rho</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pré-test</td><td>18</td><td>.63</td><td>.005</td></tr><tr><td>Post-test</td><td>18</td><td>.70</td><td>.001</td></tr></tbody></table>

Le test de Spearman a été utilisé pour mesurer la corrélation entre les scores attribués à la planification et à la mise en œuvre des leçons. La corrélation entre les mesures des deux éléments est significative tant dans le pré-test que dans le post-test. Le coefficient de corrélation est en effet modéré dans la phase de pré-test (rho (16) = .63, *p* = .005), et peut être considéré comme fort dans la phase de post-test (rho (16) = .70, *p* = .001). Ce résultat suggère que l'analyse des canevas fournit des scores cohérents avec ce qui est observé dans la mise en œuvre des leçons.

En résumé, les résultats de ces analyses permettent d'affirmer que la formation à la CUA a eu des effets significativement positifs sur la capacité à planifier et à mettre en œuvre des leçons accessibles. Les analyses complémentaires ont également permis de montrer que les canevas de leçon peuvent également être un bon indicateur de la capacité à mettre en œuvre des leçons accessibles, ce qui permet de supposer que la réalisation des leçons dans le GC maintient également des scores d'accessibilité stables au fil du temps. Toutefois, ces résultats doivent être interprétés avec une certaine prudence ; la petite taille de l'échantillon et l'utilisation de tests non paramétriques limitent la robustesse des données et leur généralisation.

## 8.4 Effets de la formation CUA sur le co-enseignement

La troisième variable étudiée concerne la fréquence d'utilisation des différents modes de co-enseignement. L'hypothèse H3 stipule qu'à la suite d'une formation à la CUA, les enseignants varient la façon dont ils organisent leur co-enseignement dans la classe. Comme il n'y a pas de modes de co-enseignement absolument meilleurs que d'autres, une variation dans l'utilisation des différentes configurations de co-enseignement est attendue dans ces résultats. La variation peut en effet être synonyme de la nature dynamique de la relation et des rôles attribués aux co-enseignants dans la classe.

### 8.4.1 Co-enseignement : comparaison entre échantillon

Pour cette partie de la recherche également, l'échantillon varie légèrement par rapport au précédent. En effet, certains enseignants ont remis des plans hebdomadaires de co-enseignement à partir desquels il n'a pas été possible de tirer les données nécessaires. Ces documents ont été exclus de l'analyse, ce qui porte l'échantillon total d'enseignants à 39, dont 18 pour le GE et 21 pour le GC. En raison de cette variation, l'échantillon a de nouveau été soumis à une analyse de contingence afin de détecter d'éventuelles différences significatives dans la répartition des enseignants dans les deux groupes en fonction des caractéristiques sociodémographiques.
<table><caption>**Tableau 50. Analyse de contingence (test exact de Fisher) sur l'échantillon concerné par les plans hebdomadaires de co-enseignement**</caption><thead><tr><th></th><th>GE<br>n (%)</th><th>GC<br>n (%)</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Fonction</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Enseignant spécialisé</td><td>14 (78%)</td><td>14 (67%)</td><td rowspan="2">0.50</td></tr><tr><td>Enseignant</td><td>4 (22%)</td><td>7 (33%)</td></tr><tr><td><strong>Degré scolaire</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecole enfantine</td><td>6 (33%)</td><td>9 (43%)</td><td rowspan="2">0.74</td></tr><tr><td>Ecole primaire</td><td>12 (67%)</td><td>12 (57%)</td></tr><tr><td><strong>Pourcentage de travail</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 50%</td><td>3 (17%)</td><td>4 (19%)</td><td rowspan="3">0.24</td></tr><tr><td>51-90%</td><td>5 (28%)</td><td>11 (52%)</td></tr><tr><td>90-100%</td><td>10 (56%)</td><td>6 (29%)</td></tr><tr><td><strong>Age</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 30</td><td>6 (33%)</td><td>5 (24%)</td><td rowspan="3">0.19</td></tr><tr><td>31-49</td><td>12 (67%)</td><td>12 (57%)</td></tr><tr><td>≥ 50</td><td>0</td><td>4 (19%)</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>37.2</td><td>41.5</td><td></td></tr><tr><td><strong>Années d'expérience</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 3</td><td>3 (17%)</td><td>3 (14%)</td><td rowspan="3">0.91</td></tr><tr><td>4-10</td><td>4 (22%)</td><td>6 (29%)</td></tr><tr><td>≥ 10</td><td>11 (61%)</td><td>12 (57%)</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>12.5</td><td>14.7</td><td></td></tr><tr><td><strong>Années d'expérience en classes inclusives</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 2</td><td>9 (50%)</td><td>10 (48%)</td><td rowspan="3">1</td></tr><tr><td>≥ 3</td><td>9 (50%)</td><td>11 (52%)</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>3.1</td><td>3.7</td></tr><tr><td><strong>Formation</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Diplôme enseignement ordinaire</td><td>4 (22%)</td><td>9 (43%)</td><td rowspan="3">0.07</td></tr><tr><td>Diplôme enseignement spécialisé</td><td>10 (56%)</td><td>4 (19%)</td></tr><tr><td>Autre formation universitaire</td><td>4 (22%)</td><td>8 (38%)</td></tr><tr><td><strong>Année d'achèvement de la formation</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>≤ 3</td><td>3 (17%)</td><td>2 (9%)</td><td rowspan="3">0.90</td></tr><tr><td>4-10</td><td>4 (22%)</td><td>5 (24%)</td></tr><tr><td>≥ 10</td><td>11 (61%)</td><td>14 (67%)</td></tr><tr><td><strong>Participation à un cours sur la CUA ou sur les neurosciences préalablement certifié</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>0</td><td>0</td><td rowspan="2">1</td></tr><tr><td>Non</td><td>18 (100%)</td><td>20 (100%)</td></tr><tr><td><strong>Participation à une formation continue entre la phase de pré-test et la phase de post-test</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oui</td><td>7 (39%)</td><td>5 (24%)</td><td rowspan="2">0.49</td></tr><tr><td>Non</td><td>11 (61%)</td><td>16 (76%)</td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle.

L'analyse de contingence (tableau 50) montre que toutes les caractéristiques choisies sont représentées de manière équitable dans les deux groupes (p < .05), qui peuvent donc être considérés comme comparables.
## 8.4.2 Co-enseignement : tests de contrôle de données

Comme décrit précédemment, les données pour cette partie de l'analyse ont été collectées à partir des plans hebdomadaires dans lesquels les participants devaient spécifier les méthodes de co-enseignement mises en œuvre. Comme il s'agit de variables nominales, les données ont été traitées avec des tests non paramétriques.

## 8.4.3 Co-enseignement : résultats

### Différences entre les groupes

Afin de comparer les fréquences d'utilisation des différents modes de co-enseignement, un test du chi-carré a été effectué sur les deux groupes pour évaluer s'il existait des différences significatives entre les données collectées au pré-test et au post-test. Comme le montre le tableau 51, les deux groupes ont obtenu des fréquences significativement différentes à la fois au pré-test ($X^2$ (6, N = 1860) = 55.26, *p* = <.001), et au post-test ($X^2$ (6, N = 1841) = 82.86, *p* = <.001). Les tableaux montrent dans quelle mesure les enseignants utilisent les différentes formules de co-enseignement en chiffres absolus et en pourcentage. Comme tous les enseignants ne travaillent pas à temps plein et n'ont ainsi pas un nombre d'heures similaires par semaine, les données ont été illustrées en pourcentages (figure 55 ; figure 56).

<table><caption>**Tableau 51.** Résultats du test du chi-carré pour le comparatif des modalités de co-enseignement entre les groupes</caption><thead><tr><th rowspan="3">Modes de co-enseignement</th><th colspan="5">Pré-test</th><th colspan="5">Post-test</th></tr><tr><th colspan="2">GC</th><th colspan="2">GE</th><th rowspan="2">p</th><th colspan="2">GC</th><th colspan="2">GE</th><th rowspan="2">p</th></tr><tr><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th></tr></thead><tbody><tr><td>M1_Observation</td><td>41</td><td>3.95</td><td>33</td><td>4.00</td><td rowspan="6">&lt;.001</td><td>37</td><td>3.77</td><td>26</td><td>3.03</td><td rowspan="6">&lt;.001</td></tr><tr><td>M2_Ateliers</td><td>88</td><td>8.49</td><td>115</td><td>13.96</td><td>81</td><td>8.25</td><td>127</td><td>14.78</td></tr><tr><td>M3_Parallèle</td><td>145</td><td>13.98</td><td>70</td><td>8.50</td><td>122</td><td>12.42</td><td>118</td><td>13.74</td></tr><tr><td>M4_Alternatif</td><td>147</td><td>14.18</td><td>85</td><td>10.32</td><td>131</td><td>13.34</td><td>103</td><td>11.99</td></tr><tr><td>M5_Equipe</td><td>293</td><td>28.25</td><td>208</td><td>25.30</td><td>295</td><td>30.04</td><td>190</td><td>22.12</td></tr><tr><td>M6_Assistance</td><td>274</td><td>26.42</td><td>222</td><td>27.00</td><td>290</td><td>29.53</td><td>203</td><td>23.63</td></tr><tr><td>M7_Autre</td><td>49</td><td>4.73</td><td>90</td><td>10.92</td><td></td><td>26</td><td>2.65</td><td>92</td><td>10.71</td><td></td></tr></tbody><tfoot><tr><td></td><td>1037</td><td>100</td><td>823</td><td>100</td><td></td><td>982</td><td>100</td><td>859</td><td>100</td><td></td></tr></tfoot></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, M1_Observe : Modalité un enseigne et un observe, M2_Station : Modalité enseignement en ateliers, M3_Parallèle : Modalité enseignement parallèle, M4_Alternatif : Modalité enseignement alternatif, M5_Team : Modalité enseignement en équipe, M6_Assistance : Modalité un enseigne, l'autre assiste, M7_Autre : Autres modalités d'enseignement.
<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>**Figure 55.** Valeurs en pourcentage des modalités de co-enseignement, comparaison entre les groupes lors du pré-test</figcaption></figure>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, M1_Observe : Modalité un enseigne et un observe, M2_Station : Modalité enseignement en ateliers, M3_Parallèle : Modalité enseignement parallèle, M4_Alternatif : Modalité enseignement alternatif, M5_Team : Modalité enseignement en équipe, M6_Assistance : Modalité un enseigne, l'autre assiste, M7_Autre : Autres modalités d'enseignement.

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>**Figure 56.** Valeurs en pourcentage des modalités de co-enseignement, comparaison entre les groupes du post-test</figcaption></figure>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, M1_Observe : Modalité un enseigne et un observe, M2_Station : Modalité enseignement en ateliers, M3_Parallèle : Modalité enseignement parallèle, M4_Alternatif : Modalité enseignement alternatif, M5_Team : Modalité enseignement en équipe, M6_Assistance : Modalité un enseigne, l'autre assiste, M7_Autre : Autres modalités d'enseignement.
Dans les deux groupes, les modalités les plus fréquemment utilisées sont l'assistance et le travail en équipe, avec une variation de la fréquence de ces modalités pour le groupe témoin au post-test. En revanche, la modalité la moins utilisée est l'observation, où un enseignant dirige la leçon pendant que l'autre l'observe. Ce mode est le moins utilisé dans les deux groupes et pendant les deux phases de collecte de données. Dans l'option Autre du questionnaire, les participants ont été invités à décrire les rôles adoptés par les deux enseignants et les élèves au cours de l'unité d'enseignement. En analysant les réponses de l'ensemble de l'échantillon, dans la majorité des cas (52 % au pré-test et 77 % au post-test), les enseignants attribuent cette catégorie aux moments où les élèves travaillent de manière autonome ou lorsqu'ils réalisent des exercices de consolidation de manière individuelle. Dans d'autres cas, la catégorie Autre est attribuée aux moments où un seul enseignant est présent dans la classe (8 % au pré-test et 19 % au post-test). Dans la phase de pré-test, des moments « spéciaux » tels que les activités d'institut ou les projets menés par des personnes externes sont également mentionnés (25 %). Enfin, certaines attributions de la catégorie Autre ne sont pas clairement précisées (16 % au pré-test et 4 % au post-test).

## Différences au fil du temps

Les variations du recours aux différentes modalités de co-enseignement enregistrées aux deux temps de mesure ont été analysées séparément dans les deux groupes au moyen d'un test du chi-carré (tableau 52), et représentées en pourcentages dans les graphiques (figure 57 ; figure 58).

<table><caption>**Tableau 52.** Résultats du test du chi-carré pour l'évolution temporelle des modalités de co-enseignement</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">GC</th><th colspan="4">GE</th></tr><tr><th colspan="2">Pré-test</th><th colspan="2">Post-test</th><th rowspan="2">p</th><th colspan="2">Pré-test</th><th colspan="2">Post-test</th></tr><tr><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th></tr></thead><tbody><tr><td>Modes de co-enseignement</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>.151</td><td></td><td></td><td></td><td>.011</td></tr><tr><td>M1_Observe</td><td>41</td><td>3.95</td><td>37</td><td>3.77</td><td></td><td>33</td><td>4.00</td><td>26</td><td>3.03</td></tr><tr><td>M2_Station</td><td>88</td><td>8.49</td><td>81</td><td>8.25</td><td></td><td>115</td><td>13.96</td><td>127</td><td>14.78</td></tr><tr><td>M3_Parallèle</td><td>145</td><td>13.98</td><td>122</td><td>12.42</td><td></td><td>70</td><td>8.50</td><td>118</td><td>13.74</td></tr><tr><td>M4_Alternatif</td><td>147</td><td>14.18</td><td>131</td><td>13.34</td><td></td><td>85</td><td>10.32</td><td>103</td><td>11.99</td></tr><tr><td>M5_Team</td><td>293</td><td>28.25</td><td>295</td><td>30.04</td><td></td><td>208</td><td>25.30</td><td>190</td><td>22.12</td></tr><tr><td>M6_Assistance</td><td>274</td><td>26.42</td><td>290</td><td>29.53</td><td></td><td>222</td><td>27.00</td><td>203</td><td>23.63</td></tr><tr><td>M7_Autre</td><td>49</td><td>4.73</td><td>26</td><td>2.65</td><td></td><td>90</td><td>10.92</td><td>92</td><td>10.71</td></tr></tbody><tfoot><tr><td></td><td>1037</td><td>100</td><td>982</td><td>100</td><td></td><td>823</td><td>100</td><td>859</td><td>100</td></tr></tfoot></table>

<footnote>Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, M1_Observe : Modalité un enseigne et un observe, M2_Station : Modalité enseignement en ateliers, M3_Parallèle : Modalité enseignement parallèle, M4_Alternatif : Modalité enseignement alternatif, M5_Team : Modalité enseignement en équipe, M6_Assistance : Modalité un enseigne, l'autre assiste, M7_Autre : Autres modalités d'enseignement.</footnote>
<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>**Figure 57.** Valeurs en pourcentage des modalités de co-enseignement, comparaison entre les phases de pré-test et post-test dans le groupe contrôle</figcaption></figure>

Note. M1_Observe : Modalité un enseigne et un observe, M2_Station : Modalité enseignement en ateliers, M3_Parallèle : Modalité enseignement parallèle, M4_Alternatif : Modalité enseignement alternatif, M5_Team : Modalité enseignement en équipe, M6_Assistance : Modalité un enseigne, l'autre assiste, M7_Autre : Autres modalités d'enseignement.

Dans le GC, le mode *enseignement en équipe* est davantage utilisé, tant dans la phase du pré-test que dans celle du post-test. Le deuxième mode le plus fréquemment utilisé dans les deux périodes de mesure est l'un *enseigne et l'autre assiste*. Ces deux modalités augmentent dans la phase de post-test. En revanche, la modalité qui semble la moins explorée est l'observation, ou l'utilisation d'autres formes non attribuables aux six catégories qui sont principalement associées au travail autonome (42 % au pré-test et 100 % au post-test). Les graphiques suggèrent une distribution similaire des formules de co-enseignement aux deux moments pour le GC. Ce constat est confirmé par le test du chi-carré (tableau 52), qui montre une différence non significative entre la phase de pré-test et celle du post-test ($X^2$ (6, N = 2019) = 9.42, p = .15).

Ces données permettent de conclure que dans le GC, il n'y a pas de variation significative dans l'utilisation des différentes formules de co-enseignement.

La figure 58 permet d'observer que même dans le GE, les formules les plus utilisées au pré-test et au post-test se réfèrent au mode *un enseigne et l'autre assiste* et au mode *enseignement en équipe* et les moins utilisées au mode *un enseigne et l'autre observe*. Cependant, les graphiques suggèrent que ces trois modalités diminuent en fréquence dans la phase de post-test au profit d'autres modes, qui sont les suivants par ordre de fréquence : *enseignement en atelier*, *enseignement en parallèle*, *enseignement alternatif*. La modalité qui a connu le changement le plus important entre les deux phases est celle de l'*enseignement parallèle*.
<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>**Figure 58.** Valeurs en pourcentage des modalités de co-enseignement, comparaison entre les phases de pré-test et de post-test dans le groupe expérimental</figcaption></figure>

Note. M1_Observe : Modalité un enseigne et un observe, M2_Station : Modalité enseignement en ateliers, M3_Parallèle : Modalité enseignement parallèle, M4_Alternatif : Modalité enseignement alternatif, M5_Team : Modalité enseignement en équipe, M6_Assistance : Modalité un enseigne, l'autre assiste, M7_Autre : Autres modalités d'enseignement.

Cette variation est confirmée par le test de contingence (tableau 52), qui montre une différence significative dans le GE entre les fréquences d'utilisation des différentes modalités de co-enseignement lors de la phase du pré-test et de celle du post-test ($X^2$ (6, N = 1684) = 16.59, *p* = .011). Pour le GE, l'option *Autre* est également largement liée aux modes de travail autonome des élèves ou à des moments de consolidation (57 % au pré-test et 70 % au post-test). Cette option reste stable entre les deux temps de mesure.

Globalement, ces analyses permettent de conclure que la formation a eu un effet sur l'organisation des différentes formules de co-enseignement, conduisant le GE à réduire les formules les plus utilisées (*enseignement en équipe, assistance et observation*) au profit d'autres modes (*enseignement en atelier, enseignement en parallèle, enseignement alternatif*). Bien que ces constatations doivent être relativisées à la lumière des différences déjà présentes dans la phase de pré-test, ces résultats conduisent à la confirmation de la troisième hypothèse, notamment que la formation à la CUA a un effet sur la manière dont les enseignants organisent leurs modalités de co-enseignement en classe.

## 8.5 Effets de la formation CUA sur le sentiment d'auto-efficacité

La quatrième et dernière partie de la recherche étudie les effets de la formation sur le sentiment d'efficacité personnelle des enseignants. L'hypothèse H4 stipule qu'à la suite d'une formation à la CUA, les enseignants augmentent leur sentiment d'efficacité personnelle dans la gestion de classes hétérogènes. Par conséquent, il est attendu que les enseignants qui ont suivi la formation obtiennent de meilleurs résultats en matière d'auto-efficacité que ceux du GC.
### 8.5.1 Auto-efficacité : comparaison entre échantillons

Le groupe d'enseignants qui a participé à la compilation des questionnaires d'auto-efficacité est le même que celui qui a rempli la ECCI. Les données sur la comparabilité des deux groupes sont donc détaillées dans le tableau 26 (cf. 8.2.1). Cet échantillon est donc également réparti de manière uniforme pour les variables suivantes : fonction (spécialisé/ordinaire), degré scolaire, pourcentage de travail, âge, années d'expérience, années d'expérience en classes inclusives, année d'achèvement de la formation, participation à d'autres cours de formation continue (CUA, neurosciences) ; tandis qu'il montre des différences significatives (p = .04) dans la distribution des personnes selon le critère de la formation. Les personnes ayant une qualification d'enseignant spécialisé sont surreprésentées dans le GE par rapport au GC, où les enseignants réguliers et les enseignants spécialisés ayant une autre formation universitaire non qualifiante sont plus présents.

### 8.5.2 Auto-efficacité : tests de contrôle de données

Les données extraites à la suite de l'administration de la *Scala dell'Auto-Efficacia del Docente* (SAED) ont été soumises à une série de contrôles afin de s'assurer de la validité des données et de choisir le type de traitement. Ces analyses ont pour but de vérifier les paramètres suivants : la consistance de l'échelle SAED ; la normalité de la distribution de données ; l'homogénéité des variances.

#### Consistance de l'échelle SAED

Bien que cette échelle ait été préalablement validée, les données recueillies ont été soumises à une analyse de cohérence afin de vérifier la fiabilité des réponses.

<table><caption>**Tableau 53.** Résultats du test alpha de Cronbach pour l'échelle SAED</caption><thead><tr><th></th><th>N</th><th>Items</th><th>Cronbach's α</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pré-test</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Globale</td><td>50</td><td>24</td><td>.91</td></tr><tr><td>Implication</td><td>50</td><td>8</td><td>.73</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td>50</td><td>8</td><td>.80</td></tr><tr><td>Gestion</td><td>50</td><td>8</td><td>.81</td></tr><tr><td>Post-test</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Globale</td><td>50</td><td>24</td><td>.91</td></tr><tr><td>Implication</td><td>50</td><td>8</td><td>.83</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td>50</td><td>8</td><td>.80</td></tr><tr><td>Gestion</td><td>50</td><td>8</td><td>.80</td></tr></tbody></table>

Note. Globale : Échelle globale, Implication : Auto-efficacité dans l'implication des élèves, Stratégies : Auto-efficacité des stratégies d'enseignement, Gestion : Auto-efficacité dans la gestion de la classe.

L'échelle SAED (tableau 53) a obtenu des réponses fiables ($α ≥ .70$) au cours des deux temps de mesure. L'échelle dans son ensemble a atteint une cohérence interne très bonne ($α = .91$), tandis que les sous-échelles ont atteint une fiabilité acceptable pour la dimension *Implication des élèves* dans la phase de pré-test ($α = .73$), et une fiabilité bonne pour toutes les autres dimensions. Les réponses données par les participants peuvent
donc être considérées comme cohérentes et les valeurs des sous-échelles individuelles peuvent également être observées dans les tests ultérieurs.

Afin d'utiliser des tests paramétriques, les vérifications nécessaires ont été effectuées.

## Normalité de la distribution de données

<table><caption>**Tableau 54.** Résultats du test de normalité de distribution Shapiro-Wilk pour l'échelle SAED</caption><thead><tr><th>Groupe</th><th>Temps</th><th>W</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">GE</td><td>Pré-test</td><td>0.97</td><td>20</td><td>.78</td></tr><tr><td>Post test</td><td>0.98</td><td>20</td><td>.93</td></tr><tr><td rowspan="2">GC</td><td>Pré-test</td><td>0.96</td><td>30</td><td>.30</td></tr><tr><td>Post test</td><td>0.98</td><td>30</td><td>.86</td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle

Le tableau 54 montre que les moyennes des scores de l'échelle sont normalement distribuées dans les deux groupes et aux deux moments. Les valeurs de normalité sont respectées tant dans le GE au pré-test (W(20) = .97, p = .78) et au post-test (W(20) = .98, p = .93), que dans le GC au pré-test (W(30) = .96, p = .30) et au post-test (W(30) = .98, p = .86).

## Homogénéité des variances

Toutes les variances (tableau 55) obtiennent des valeurs supérieures au seuil (p > .05), montrant ainsi une homogénéité dans les comparaisons intra-groupes et inter-groupes.

<table><caption>**Tableau 55.** Résultats du test d'homogénéité de variances de Levene pour l'échelle SAED</caption><thead><tr><th></th><th>F</th><th>df1</th><th>df2</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>GE et GC - Pré</td><td>4.19</td><td>1</td><td>48</td><td>.05</td></tr><tr><td>GE et GC - Post</td><td>.69</td><td>1</td><td>48</td><td>.41</td></tr><tr><td>GC - Pré, Post</td><td>.03</td><td>1</td><td>58</td><td>.86</td></tr><tr><td>GE - Pré, Post</td><td>1.10</td><td>1</td><td>38</td><td>.30</td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, Pré : Pré-test, Post : Post-test.

L'homogénéité est respectée tant dans la comparaison entre les groupes au pré-test (F(1,48) = 4,19, p = .05), qu'au post-test (F(1,48) = .69, p = .41), ainsi que dans la comparaison des moments dans le GC (F(1,58) = .03, p = .86) et dans le GE (F(1,38) = 1,10, p = .30).
### 8.5.3 Auto-efficacité : résultats

En raison du respect des conditions préalables requises, les données ont été traitées par un test paramétrique. La comparaison des moyennes a été effectuée au moyen d'une analyse de variance à mesures répétées (ANOVA mixte). Compte tenu de la cohérence des réponses dans les sous-échelles, l'analyse a été réalisée à la fois sur l'échelle dans son ensemble et sur les trois sous-dimensions : implication, stratégies et gestion. La comparaison des moyennes a été effectuée à la fois entre les deux groupes aux deux moments de mesure et au sein des groupes eux-mêmes dans les phases de pré-test et de post-test.

Les graphiques montrent que les deux groupes suivent une tendance inverse (figure 59). Le GC obtient une moyenne légèrement inférieure au post-test pour l'échelle globale et les dimensions spécifiques. En revanche, le GE présente une augmentation significative à la fois du sentiment global d'auto-efficacité et des sous-échelles relatives à l'implication des élèves, aux stratégies d'enseignement et à la gestion de la classe. Le chevauchement des barres d'erreur, particulièrement prononcé dans la phase de post-test, indique qu'il n'y a pas de preuve visuelle d'une différence significative entre les moyennes des deux groupes.
<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure 59. Valeurs moyennes de l'échelle SAED au pré-test et au post-test pour les deux groupes</figcaption></figure>

Note. GC : Groupe contrôle, GE : Groupe expérimental.
## Différences entre les groupes

Les résultats de l'ANOVA mixte *between-subjects* montrent qu'il n'y a pas de différences statistiquement significatives entre les deux groupes (tableau 56). Aucune différence significative entre les groupes n'a été constatée, ni pour les scores obtenus à l'échelle globale ($F(1,48) = .45, p = .51$), ni pour les sous-échelles de l'impression des élèves ($F(1,48) = .07, p = .80$), des stratégies d'enseignement ($F(1,48) = .65, p = .43$) et de la gestion de la classe ($F(1,48) = .82, p = .37$).

<table><caption>**Tableau 56.** Résultats du test ANOVA *between-subjects* pour l'échelle SAED</caption><thead><tr><th></th><th>SS_type III</th><th>df</th><th>MS</th><th>F</th><th>p</th><th>η<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Globale</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Group</td><td>.25</td><td>1</td><td>.25</td><td>.45</td><td>.51</td><td>.01</td></tr><tr><td>Implication</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Group</td><td>.04</td><td>1</td><td>.04</td><td>.07</td><td>.80</td><td>.00</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Group</td><td>.46</td><td>1</td><td>.46</td><td>.65</td><td>.43</td><td>.02</td></tr><tr><td>Gestion</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Group</td><td>.54</td><td>1</td><td>.54</td><td>.82</td><td>.37</td><td>.02</td></tr></tbody></table>

*Note.* Globale : Échelle globale, Implication : Auto-efficacité dans l'implication des élèves, Stratégies : Auto-efficacité des stratégies d'enseignement, Gestion : Auto-efficacité dans la gestion de la classe.

En raison de l'évolution inverse des deux courbes au fil du temps, il a été jugé opportun d'effectuer une analyse supplémentaire afin d'évaluer si les différences entre les deux groupes à des moments précis étaient significatives. Pour ce faire, un *t-test de Student* pour échantillons indépendants a été réalisé.

<table><caption>**Tableau 57.** Résultats du *t-test de Student* pour échantillon indépendant pour l'échelle SAED</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">GE</th><th colspan="2">GC</th><th rowspan="2">df</th><th rowspan="2">t</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">Cohen's d</th></tr><tr><th>M</th><th>SD</th><th>M</th><th>SD</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pré-test</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Globale</td><td>6.53</td><td>.84</td><td>6.92</td><td>.50</td><td>48</td><td>-2.08</td><td>.04</td><td>-.60</td></tr><tr><td>Implication</td><td>6.54</td><td>.77</td><td>6.86</td><td>.54</td><td>48</td><td>-1.75</td><td>.09</td><td>-.50</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td>6.44</td><td>.98</td><td>6.94</td><td>.61</td><td>48</td><td>-2.22</td><td>.03</td><td>-.64</td></tr><tr><td>Gestion</td><td>6.57</td><td>.90</td><td>6.98</td><td>.62</td><td>48</td><td>-1.90</td><td>.07</td><td>-.55</td></tr><tr><td>Post-test</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Globale</td><td>7.05</td><td>.66</td><td>6.86</td><td>.51</td><td>48</td><td>1.16</td><td>.25</td><td>.33</td></tr><tr><td>Implication</td><td>7.08</td><td>.68</td><td>6.84</td><td>.67</td><td>48</td><td>1.23</td><td>.23</td><td>.36</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td>7.08</td><td>.74</td><td>6.85</td><td>.57</td><td>48</td><td>1.21</td><td>.23</td><td>.35</td></tr><tr><td>Gestion</td><td>7.01</td><td>.79</td><td>6.90</td><td>.53</td><td>48</td><td>.57</td><td>.57</td><td>.16</td></tr></tbody></table>

*Note.* GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, Globale : Échelle globale, Implication : Auto-efficacité dans l'implication des élèves, Stratégies : Auto-efficacité des stratégies d'enseignement, Gestion : Auto-efficacité dans la gestion de la classe.

Les résultats du test de *Student* montrent en phase de pré-test que les deux groupes ont des moyennes significativement différentes sur les scores de l'échelle globale ($t(48) = -2.08, p = .04$), et sur la dimension de l'auto-efficacité des stratégies ($t(48) = -2.22, p = .03$). Le GC obtient en phase de pré-test des moyennes plus élevées dans toutes les sous-dimensions de l'échelle. Ces différences sont ensuite atténuées et n'obtiennent pas de
différences significatives dans la phase de post-test, ce qui indique une récupération des scores obtenus par le GE qui a participé à la formation.

## Différences au fil du temps

Les résultats de l'ANOVA mixte *within-subjects* confirment que la différence des moyennes des groupes dans le temps subit des changements statistiquement significatifs (tableau 58).

<table><caption>**Tableau 58.** Résultats du test ANOVA *within-subjects* pour l'échelle SAED</caption><thead><tr><th></th><th>SS_type III</th><th>df</th><th>MS</th><th>F</th><th>p</th><th>η<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Globale</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Temps</td><td>1.24</td><td>1</td><td>1.24</td><td>5.90</td><td>.019</td><td>.11</td></tr><tr><td>Temps * Group</td><td>2.04</td><td>1</td><td>2.04</td><td>9.68</td><td>.003</td><td>.17</td></tr><tr><td>Implication</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Temps</td><td>1.62</td><td>1</td><td>1.63</td><td>7.57</td><td>.008</td><td>.14</td></tr><tr><td>Temps * Group</td><td>1.91</td><td>1</td><td>1.90</td><td>8.89</td><td>.005</td><td>.16</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Temps</td><td>1.78</td><td>1</td><td>1.78</td><td>5.64</td><td>.022</td><td>.11</td></tr><tr><td>Temps * Group</td><td>3.16</td><td>1</td><td>3.16</td><td>10.02</td><td>.003</td><td>.18</td></tr><tr><td>Gestion</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Temps</td><td>.79</td><td>1</td><td>.79</td><td>2.54</td><td>.117</td><td>.05</td></tr><tr><td>Temps * Group</td><td>1.58</td><td>1</td><td>1.58</td><td>5.09</td><td>.029</td><td>.10</td></tr></tbody></table>

*Note.* Globale : Échelle globale, Implication : Auto-efficacité dans l'implication des élèves, Stratégies : Auto-efficacité des stratégies d'enseignement, Gestion : Auto-efficacité dans la gestion de la classe.

Sur les résultats de l'échelle globale, le test ANOVA montre un effet significatif du facteur temps avec une valeur de $F(1,48) = 5.90, p = .019$, suggérant qu'il existe des différences entre les phases, avec une taille d'effet moyenne ($\eta^2$ = .11). La différence entre le pré-test et le post-test varie de manière significative entre les deux groupes ($F(1,48) = 9.68, p = .003$), avec une taille d'effet forte ($\eta^2$ = .17). La même tendance se retrouve également dans les sous-échelles liées à l'implication des élèves et aux stratégies d'enseignement. En revanche, pour les données de la sous-échelle relative à la gestion, le facteur temps ne semble pas avoir d'incidence significative. Cependant, l'interaction entre le temps et le groupe est significative ($F(1,48) = 5.09, p = .029$), avec une taille d'effet moyenne ($\eta^2$ = .10), suggérant que l'effet du temps dépend de manière significative du groupe.

Ces analyses permettent donc de confirmer que la formation à la CUA a eu des effets positifs sur le sentiment d'auto-efficacité des enseignants travaillant dans des classes inclusives. Cependant, même cette affirmation doit être prise avec prudence, car les deux groupes ne peuvent pas être considérés comme comparables dans la phase de pré-test.

### 8.5.4 Auto-efficacité : persistance des effets dans le temps

Les données de l'échelle SAED collectées lors de la phase de follow-up ont été soumises aux tests de contrôle nécessaires à vérifier : la normalité de la distribution de données et l'homogénéité des variances. Aucun test
de fiabilité n'a été effectué sur cette échelle, étant donné qu'il s'agit d'un instrument validé et qu'il a atteint des valeurs élevées de cohérence lors des phases précédentes.

### Normalité de la distribution de données

Dans la phase de follow-up, les moyennes du GE suivent une distribution qui s'écarte des paramètres de la norme ($p \le .05$). Pour mieux vérifier la distribution des données, le test de Shapiro-Wilk a également été effectué sur toutes les sous-échelles et montre une distribution non normale pour chacune d'entre elles (tableau 59).

<table><caption>**Tableau 59.** Résultats du test Shapiro-Wilk pour l'échelle SAED en phase de follow-up</caption><thead><tr><th>Groupe</th><th>Temps</th><th>Échelle</th><th>Item</th><th>W</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">GE</td><td rowspan="4">Follow up</td><td>Globale</td><td>24</td><td>.86</td><td>20</td><td>.008</td></tr><tr><td>Implication</td><td>8</td><td>.88</td><td>20</td><td>.020</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td>8</td><td>.87</td><td>20</td><td>.011</td></tr><tr><td>Gestion</td><td>8</td><td>.87</td><td>20</td><td>.014</td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, Globale : Échelle globale, Implication : Auto-efficacité dans l'implication des élèves, Stratégies : Auto-efficacité des stratégies d'enseignement, Gestion : Auto-efficacité dans la gestion de la classe.

Les valeurs de normalité sont violées tant dans les scores obtenus à l'échelle globale ($W(20) = .86, p = .008$) que dans les sous-échelles relatives à l'implication des élèves ($W(20) = .88, p = .020$), aux stratégies d'enseignement ($W(20) = .87, p = .011$) et à la gestion de la classe ($W(20) = .87, p = .014$).

### Homogénéité des variances

Le test de Levene confirme l'homogénéité des variances, même en incluant le troisième temps de mesure ($F(2,57) = .47, p = .63$) (tableau 60).

<table><caption>**Tableau 60.** Résultats du test de Levene pour l'échelle SAED en phase de follow-up</caption><thead><tr><th></th><th>F</th><th>df1</th><th>df2</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>GE - Pré, Post, Follow up</td><td>.47</td><td>2</td><td>57</td><td>.63</td></tr></tbody></table>

Note. GE : Groupe expérimental, GC : Groupe contrôle, Pré : Pré-test, Post : Post-test.

### Évolution des moyennes au fil du temps

En raison de l'absence de postulats nécessaires, les données sont traitées à l'aide de tests non paramétriques. Afin de prendre en compte les trois temps de mesure, un test de Friedman a été effectué.
<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Figure 60. Valeurs moyennes de l'échelle SAED au pré-test, post-test et follow up pour le groupe expérimental</figcaption></figure>

Note. Gr.contr.: Groupe contrôle, Gr.exp. : Groupe expérimental.
Les graphiques (figure 60) montrent que, aussi bien pour l'échelle globale que pour les trois sous-échelles, les scores moyens d'auto-efficacité ont baissé au cours de la phase de follow-up. En particulier pour la dimension gestion de la classe, les données semblent être redevenues similaires à celles trouvées dans la phase de pré-test. Les résultats des tests effectués confirment cette tendance en permettant d'observer qu'en général les effets de la formation sur l'auto-efficacité des enseignants ne persistent pas dans le temps (tableau 61).

<table><caption>**Tableau 61.** Résultats du test de rangs (Friedman) pour la mesure de l'auto-efficacité en trois temps</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Pré-test</th><th colspan="3">Post-test</th><th colspan="3">Follow-up</th><th rowspan="2">Chi</th><th rowspan="2">df</th><th rowspan="2">p</th></tr><tr><th>N</th><th>M</th><th>Mdn</th><th>N</th><th>M</th><th>Mdn</th><th>N</th><th>M</th><th>Mdn</th></tr></thead><tbody><tr><td>Globale</td><td>20</td><td>6.54</td><td>6.56</td><td>20</td><td>7.05</td><td>7.02</td><td>20</td><td>6.84</td><td>7.06</td><td>4.89</td><td>2</td><td>.087</td></tr><tr><td>Implication</td><td>20</td><td>6.54</td><td>6.67</td><td>20</td><td>7.08</td><td>7.13</td><td>20</td><td>6.87</td><td>7.13</td><td>6.73</td><td>2</td><td>.035</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td>20</td><td>6.44</td><td>6.50</td><td>20</td><td>7.08</td><td>7.06</td><td>20</td><td>6.92</td><td>7.19</td><td>5.01</td><td>2</td><td>.082</td></tr><tr><td>Gestion</td><td>20</td><td>6.57</td><td>6.75</td><td>20</td><td>7.01</td><td>7.00</td><td>20</td><td>6.73</td><td>7.00</td><td>.83</td><td>2</td><td>.661</td></tr></tbody></table>

Note. Les valeurs moyennes sont présentées pour des raisons descriptives.

Globale : Échelle globale, Implication : Auto-efficacité dans l'implication des élèves, Stratégies : Auto-efficacité des stratégies d'enseignement, Gestion : Auto-efficacité dans la gestion de la classe.

L'analyse des données montre que la seule dimension qui conserve un effet significatif est la sous-échelle relative à l'auto-efficacité dans l'implication des élèves ($\chi^2(2) = 6.73, p = .035$).

La sous-échelle globale ($\chi^2(2) = 4.89, p = .087$) et la sous-échelle relative à l'efficacité des stratégies ($\chi^2(2) = 5.01, p = .082$) restent légèrement au-dessus du seuil de significativité, tandis que la dimension de la gestion de la classe ne montre pas de changement durable dans le temps ($\chi^2(2) = .83, p = .661$).

Des conclusions similaires sont montrées si l'on compare uniquement les phases de pré-test et de follow-up avec un test de Wilcoxon (tableau 62). La seule dimension à obtenir un effet significatif durable est celle de l'auto-efficacité dans l'implication des élèves dans l'apprentissage ($Z = -1.98, p = .048$).

<table><caption>**Tableau 62.** Résultats du test de Wilcoxon pour la mesure de l'auto-efficacité dans la phase du pré-test et du follow-up</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Pré-test</th><th colspan="4">Follow-up</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th></tr><tr><th>N</th><th>M</th><th>Mdn</th><th>SD</th><th>N</th><th>M</th><th>Mdn</th><th>SD</th></tr></thead><tbody><tr><td>Globale</td><td>20</td><td>6.54</td><td>6.56</td><td>.84</td><td>20</td><td>6.84</td><td>7.06</td><td>.88</td><td>-1.53</td><td>.086</td></tr><tr><td>Implication</td><td>20</td><td>6.54</td><td>6.67</td><td>.77</td><td>20</td><td>6.87</td><td>7.13</td><td>.93</td><td>-1.98</td><td>.048</td></tr><tr><td>Stratégies</td><td>20</td><td>6.44</td><td>6.50</td><td>.98</td><td>20</td><td>6.92</td><td>7.19</td><td>.84</td><td>-1.79</td><td>.073</td></tr><tr><td>Gestion</td><td>20</td><td>6.57</td><td>6.75</td><td>.90</td><td>20</td><td>6.73</td><td>7.00</td><td>1.03</td><td>-.735</td><td>.462</td></tr></tbody></table>

Note. Les valeurs moyennes sont présentées pour des raisons descriptives.

Globale : Échelle globale, Implication : Auto-efficacité dans l'implication des élèves, Stratégies : Auto-efficacité des stratégies d'enseignement, Gestion : Auto-efficacité dans la gestion de la classe.

En conclusion, la phase de follow-up a permis de vérifier que seuls certains des effets observés persistent dans le temps. La dimension de l'auto-efficacité ne semble bénéficier des effets qu'à court terme et ne parvient à maintenir un sentiment d'efficacité stable dans le temps qu'en ce qui concerne la dimension de l'implication de l'apprenant.
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>**Figure 61.** Résumé graphique des résultats de la recherche</figcaption></figure>
Les résultats de cette recherche montrent qu’à la suite de la formation à la CUA et à ses bases neuroscientifiques :

* Les enseignants renforcent significativement leurs conceptions dynamiques sur le développement de l'intelligence de leurs élèves. Cette amélioration persiste plusieurs mois après la fin de la formation.

* Les enseignants obtiennent des scores significativement plus élevés dans la planification et la mise en œuvre de leçons accessibles.

* Les enseignants modifient de manière significative la façon dont ils organisent leur co-enseignement en classe.

* Les enseignants augmentent significativement leur sentiment d'auto-efficacité. Toutefois, cet effet ne persiste pas dans le temps. Quelques mois après la fin de la formation, l'auto-efficacité revient à des niveaux similaires à ceux initiaux.

Les données recueillies permettent également de souligner que :

* La formation réalisée est fidèle à ce qui est prévu dans les protocoles.

* Les canevas de leçons obtiennent des scores cohérents avec l'implémentation des leçons.

<footnote n="14">¹⁴ Ce texte utilise un langage simplifié et adopte une taille de police et des caractères à haute lisibilité pour en faciliter la lecture.</footnote>
# Partie 3

Discussion des résultats, implications pratiques et perspectives
<figure><img src="image_57.png" /></figure>
# 9. Discussion

Cette recherche visait à mesurer les effets d'une formation à la CUA et aux neurosciences sur le développement des compétences des enseignants travaillant dans des classes inclusives dans le canton du Tessin.

Les hypothèses de la recherche, formulées en fonction des effets de la formation sur quatre variables qui reflètent les quatre composantes définies par le Profil de l'Enseignant Inclusif (PEI) (EADSNE), analysaient les effets possibles sur les conceptions et le mindset, la capacité à planifier et à mettre en œuvre des leçons accessibles, le co-enseignement et le sentiment d'auto-efficacité.

Les résultats permettent de faire ressortir plus clairement les bénéfices de la formation sur chacune des quatre variables sélectionnées. L'impact et la persistance de ces effets varient selon les variables observées et selon certaines conditions dictées par le design de la recherche. Les pistes d'interprétation liées à ces constats seront discutées de manière spécifique pour chacune des variables dans les sections suivantes. À cette fin, ce chapitre est divisé en quatre parties, chacune étant destinée à l'examen des effets sur l'une des variables.

## 9.1 Effets de la formation sur les conceptions et le mindset

La première hypothèse s'intéressait aux effets d'une formation à la CUA sur les conceptions des enseignants concernant le développement de l'intelligence de leurs élèves. Les conceptions et le mindset de l'enseignant ont été choisis comme indicateurs du premier domaine de compétences défini par EADSNE (2012) : valoriser la diversité de l'apprenant. La littérature montre que l'introduction des neurosciences dans la formation des enseignants peut favoriser l'adoption de mindset plus dynamiques (p. ex Anderson et al., 2018 ; Ergas, 2018). La revue de la littérature présentée dans cette étude (cf. chap. 5) met également en évidence une recherche qui souligne les effets positifs d'une formation à la CUA sur le mindset des enseignants (Lanterman & Applequist, 2018). Étant donné l'unicité de cette recherche et le manque d'études sur les effets d'une formation combinant explicitement les deux apports (CUA et neurosciences), il a été jugé important d'approfondir davantage cette hypothèse.

Les données recueillies montrent que les enseignants qui participent à une formation sur la CUA adoptent des conceptions plus dynamiques de l'intelligence de leurs élèves. Les résultats de cette recherche ajoutent que le mindset dynamique persiste et même se renforce avec le temps. L'hypothèse (H1) est donc maintenue.

En comparant les moyennes obtenues sur l'échantillon de cette recherche avec les valeurs de référence fournies par l'auteure de l'échelle (Fiorilli, 2009), il apparaît que les enseignants tessinois impliqués dans la formation ont des conceptions plus orientées vers un mindset dynamique par rapport aux enseignants italiens impliqués dans l'étude de référence. La moyenne obtenue sur l'échelle globale avant la formation pour l'ensemble de l'échantillon de cette étude est en effet supérieure à celle obtenue par l'échantillon de référence italien. À la lecture de cette comparaison, il faut toutefois tenir compte du fait que, dans l'échelle utilisée dans le cadre de cette recherche, certains items ont été éliminés afin de préserver une meilleure cohérence et que les termes de la comparaison sont par conséquent altérés. En outre, les données de l'échantillon de référence italien ont été collectées plusieurs années auparavant (avant 2009), et une influence du temps écoulé entre la collecte de ces valeurs ne peut être exclue. Une comparaison plus fiable devrait être faite en comparant les données collectées sur les différents échantillons à des moments plus proches dans le temps.
Les résultats de l'étude sur cette variable sont soutenus par les conclusions de la seule recherche recensée dans l'analyse de la littérature, qui a montré l'influence de la formation à la CUA sur le *mindset* des enseignants (Lanterman & Applequist, 2018). Parallèlement, les données recueillies auprès de l'échantillon tessinois corroborent les observations issues de la littérature, soulignant l'apport d'une formation aux neurosciences pour favoriser des conceptions plus dynamiques de l'intelligence (Anderson et al., 2018 ; Ergas et al., 2018 ; Privitera, 2021).

Les analyses effectuées révèlent cependant que les enseignants du groupe expérimental se présentaient déjà avec des scores plus élevés lors de la phase de pré-test et faisaient donc preuve de conceptions plus dynamiques dès le départ. Conformément à ce qui ressort de la littérature (Calderhead & Robson, 1991 ; Fives & Buehl, 2012), cela peut s'expliquer par le fait que le *mindset* des enseignants influence également leurs choix de formation : les enseignants ayant un *mindset* plus dynamique peuvent être plus disposés à s'inscrire à des cours de développement professionnel et à en tirer profit dans leur pratique quotidienne. Cet aspect est également soutenu par les recherches de Huang (2023) et de Lee et al. (2023), qui montrent que les enseignants avec un *mindset* dynamique sont plus enclins à accueillir et à intégrer des propositions et pratiques pédagogiques innovantes, contrairement aux enseignants avec un *mindset* fixe, qui se révèlent être moins réceptifs. Cette consideration peut également conduire à relativiser les effets observés après la formation, puisque la littérature confirme que le degré de dogmatisme d'un enseignant peut influencer sa capacité à modifier ses conceptions (Fives et al., 2007). Le fait que le groupe expérimental soit composé d'enseignants présentant au départ un *mindset* déjà plus dynamique pourrait avoir contribué à accroître les effets de la formation. Malgré la prudence qui s'impose dans l'interprétation des données, il est remarquable de constater que les effets de l'intervention augmentent et se renforcent au fil du temps. L'état dynamique des conceptions semble donc se renforcer indépendamment du moment où les données sont collectées et de l'absence de relance de la formation. De telles constatations corroborent les observations de Seaton (2018) concernant les effets de programmes de formation spécifiques visant à accroître le *mindset* des enseignants. La recherche de Seaton (2018) a souligné que les effets de ces programmes se maintiennent pendant au moins trois mois après l'intervention. L'augmentation des conceptions dynamiques enregistrée en phase de *follow-up* peut s'expliquer par les travaux de Richardson (1996), selon lesquels les croyances sont influencées non seulement par les connaissances formelles, mais aussi par les expériences personnelles et professionnelles. À travers l'expérience pratique de méthodes d'enseignement fondées sur des conceptions dynamiques de l'intelligence, les enseignants pourraient avoir observé des réactions encourageantes chez leurs élèves, ce qui pourrait avoir renforcé leur conviction sur la plasticité du cerveau des apprenants. Le fait que l'échantillon soit composé d'enseignants parallèlement actifs dans la profession peut donc avoir contribué à ce circuit, corroborant la coïncidence positive observée dans la littérature entre l'expérience d'enseignement actif et la possibilité d'adopter de nouvelles conceptions et pratiques pédagogiques (Cartwright & Hallar, 2018 ; Torabzadeh & Hashamdar 2022). En accord avec les résultats des études antérieures, c'est probablement le fort ancrage aux neurosciences qui a le plus d'influence sur les conceptions des enseignants (Anderson et al., 2018 ; Ergas et al., 2018). Comme l'affirme Anderson (2018), comprendre le concept de neuroplasticité et de variabilité synaptique (qui sous-tend l'approche CUA) peut constituer l'élément déclencheur pour dépasser une idée fixe et prédéterminée de l'intelligence.

À partir de ces données, il est possible de formuler quelques inférences sur l'influence des conceptions des enseignants sur le *mindset* de leurs élèves. Comme le soulignent plusieurs auteurs (p. ex. Hattie & Timperley, 2007 ; Masson, 2020), les enseignants avec un *mindset* dynamique adoptent des pratiques pédagogiques davantage orientées vers la métacognition et ont tendance à fournir des feedbacks plus efficaces. Ces pratiques stimulent à leur tour un *mindset* dynamique chez les élèves (De Corte et al., 2008 ; Mesler et al., 2021 ; Masson, 2020), ce qui peut impacter leur motivation et leurs résultats scolaires (Pečjak & Košir, 2004). Il est donc probable que la formation à la CUA ait eu des effets indirects sur le *mindset* des élèves et leur performance scolaire. Cette hypothèse serait en accord avec les observations de Katz et al. (2019), qui ont constaté qu'une formation des enseignants à la CUA a des effets positifs sur l'engagement des élèves, leur capacité de pensée
critique et leurs résultats scolaires. En revanche, comme le souligne Yeager (2022), ce n'est pas directement le *mindset* des enseignants qui a un impact sur les élèves, mais le contexte d'apprentissage orienté à la croissance qui y est associé. Cela introduit l'importance des interactions entre les variables observées. En effet, comme le soulignent Laine & Tirri (2023) dans leur revue, le *mindset* de l'enseignant influence positivement divers aspects de l'enseignement. Dans les études analysées dans la partie théorique de cette thèse, des corrélations significatives ont émergé entre le *mindset* et toutes les variables observées dans la partie expérimentale. Premièrement, les pratiques pédagogiques : les enseignants ayant un *mindset* dynamique utilisent des pratiques pédagogiques plus efficaces et accessibles (Chen, 2008), ainsi que des méthodes d'enseignement en accord avec le cadre de la CUA (Griful-Freixenet et al., 2021). Deuxièmement, le recours au co-enseignement : les enseignants avec un *mindset* dynamique montrent une plus grande propension à des formes efficaces de collaboration entre enseignants (Addimando, 2019b). Troisièmement, l'auto-efficacité, plusieurs recherches montrent que le *mindset* des enseignants est corrélaté à un meilleur sentiment d'auto-efficacité et à une plus grande satisfaction personnelle (p. ex. Tao et al., 2021 ; Zarrinabadi et al., 2023). Bien que, en raison de la taille réduite de l'échantillon, il n'ait pas été possible de calculer des corrélations statistiques entre la variable *mindset* et les autres variables, les résultats de cette recherche semblent suggérer une tendance cohérente avec ces liens, car, parallèlement à l'augmentation des scores relatifs au *mindset*, d'autres composantes ont également montré des variations significatives. Les recherches précédentes dans le domaine du *mindset* ont finalement démontré une interdépendance positive entre le *mindset* fixe et l'épuisement professionnel (Tao et al., 2021 ; Zarrinabadi et al., 2023). Bien que cette variable n'ait pas été directement mesurée dans le cadre de la présente étude, l'augmentation notable du taux de mindset dynamique observée au sein de l'échantillon pourrait être interprétée comme un indicateur d'un possible effet protecteur vis-à-vis du stress et de l'épuisement professionnel.

En résumé, les données collectées maintiennent la première hypothèse (H1), démontrant les effets positifs de la formation sur le *mindset* des enseignants et inférant des corrélations possibles entre ce dernier et les autres variables contrôlées. La lecture de cette évaluation doit cependant tenir compte des différences entre les deux groupes durant la phase de pré-test et des biais causés par l'auto-sélection de l'échantillon.

Dans une perspective future, il serait intéressant d'approfondir cette hypothèse en étudiant les effets d'une formation à la CUA sur le *mindset* à travers des échantillons randomisés, tout en examinant l'impact de cette formation sur des enseignants ayant des conceptions plus innées de l'intelligence. Il serait également pertinent d'élargir l'analyse de l'influence de la formation sur le *mindset* des élèves, ainsi que sur leur réussite et leur implication scolaires. Des analyses sur un échantillon plus large et plus homogène pourraient également permettre d'explorer plus en profondeur les corrélations statistiques entre le *mindset* et les autres variables observées dans cette étude (telles que l'accessibilité des pratiques pédagogiques, le co-enseignement et l'auto-efficacité), afin de mieux comprendre l'interdépendance entre ces facteurs et l'effet de la formation sur cette interaction. Enfin, il serait intéressant d'explorer les effets d'une formation à la CUA sur d'autres facteurs corrélés, tels que par exemple le risque d'épuisement professionnel chez les enseignants.

<table><caption>**Tableau 63.** Résumé de l'évaluation de l'hypothèse 1</caption><thead><tr><th>Hypothèse</th><th>Résultats</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>H1</strong> Suite à une formation centrée sur la CUA, les enseignants adoptent des conceptions plus dynamiques du développement de l'intelligence des élèves.</td><td>Maintenue</td></tr><tr><td><strong>Remarques</strong></td><td></td></tr><tr><td>- Les groupes présentent des différences statistiquement significatives lors du pré-test.</td><td></td></tr><tr><td>- Les effets persistent et se renforcent au fil du temps.</td><td></td></tr></tbody></table>
## 9.2 Effets de la formation sur la réalisation de leçons accessibles

La deuxième hypothèse de cette étude portait sur les effets de la formation sur la capacité des enseignants à planifier et à mettre en œuvre des leçons accessibles. Cet indicateur reflète le deuxième domaine de compétence du Profil défini par EADSNE (2012) : *accompagner tous les apprenants*. La revue systématique de la littérature a mis en évidence plusieurs études antérieures qui se sont intéressées aux effets d'une formation à la CUA sur la planification de leçons accessibles (n = 8) et sur leur mise en œuvre (n = 5). Toutes ces études ont obtenu des résultats pertinents, indépendamment du nombre d'heures de formation dispensées. Une seule étude a obtenu des résultats nuancés, celle de Craig et al. (2019), qui a relevé une augmentation globale significative tant dans la planification que dans la mise en œuvre de leçons accessibles, mais aucun accroissement statistiquement significatif concernant les sous-composantes analysées (la capacité à fixer des objectifs, à éliminer les obstacles à l'apprentissage, à intégrer des moyens multiples de représentation, d'action, d'expression et d'engagement). Il a donc été jugé opportun de tester à nouveau cette hypothèse.

Les résultats de ces études montrent que les scores des enseignants du groupe expérimental en matière de planification des leçons ont significativement évolué à la suite de la formation, tandis que ceux du groupe contrôle sont restés inchangés. La capacité à mettre en œuvre des leçons accessibles affiche également des scores élevés dans le groupe expérimental, avec une différence significative entre la phase de pré-test et celle de post-test. *L'hypothèse (H2) selon laquelle les enseignants qui participent à une formation sont capables de planifier et de mettre en œuvre des leçons plus accessibles est donc maintenue.*

Conformément aux conclusions de la synthèse de la littérature, les données de cette étude corroborent les résultats des huit recherches recensées qui ont mis en évidence les effets positifs d'une formation à la CUA sur la planification des leçons accessibles (Courey et al., 2013 ; Craig et al., 2019 ; Lee & Griffin, 2021 ; Navarro et al., 2021 ; Owiny et al., 2019 ; Scott et al., 2019 ; Spooner et al., 2007 ; Unluol Unal et al., 2020) ainsi que ceux des cinq études recensées ayant montré des effets positifs sur leur implémentation (Craig et al., 2019 ; Katz, 2015 ; Katz et al., 2019 ; Lee & Griffin, 2021 ; Smith Canter et al., 2017).

Bien qu'il semble évident qu'un cours relatif à la CUA ait des effets sur les compétences pour planifier des curriculums pédagogiques accessibles, les résultats obtenus permettent de corroborer les constats tirés par les recherches de Lee & Griffin (2021). En cohérence avec cette étude (Lee & Griffin, 2021), ces données confirment en effet la transition entre les éléments théoriques que les enseignants assimilent pendant le cours et leur transfert dans la pratique professionnelle. Par ailleurs, conformément aux conclusions de Lee & Griffin (2021), les résultats de cette recherche ont également révélé une corrélation significative entre les scores obtenus dans les canevas de leçon et ceux observés dans la pratique en classe, confirmant ainsi que le canevas de leçon peut être un indicateur fiable de sa mise en œuvre.

La collecte des données de cette recherche a utilisé le même instrument que celui adopté dans l'étude de Craig et al. (2019), à savoir la *Teacher Success Rubric* (TSR). Contrairement aux résultats de l'étude précédente, des différences significatives sont relevées dans cette étude dans toutes les sous-dimensions qui composent l'échelle. Une amélioration significative est également constatée en ce qui concerne la capacité des enseignants à identifier des objectifs clairs et accessibles dans le cadre de la leçon et à éliminer les obstacles à l'apprentissage. Cet élément revêt une importance fondamentale dans l'analyse de l'efficacité des pratiques d'enseignement. En effet, la clarté des objectifs de la leçon et le partage de leur signification avec les étudiants entraînent des conséquences positives sur la motivation et la réussite des apprenants (Dehaene, 2020), ainsi que sur l'efficacité du feed-back qu'ils reçoivent (Hattie & Timperley, 2007). La différence entre ces données et celles rapportées dans la recherche de Craig et al. (2019), pourrait être attribuée aux indicateurs supplémentaires ajoutés à la TSR pour l'attribution des scores. Ces éléments pourraient avoir accru la sensibilité de l'observation, permettant ainsi aux évaluateurs d'identifier les éventuels écarts avec plus de précision et de les enregistrer dans les scores des différentes composantes. Les données obtenues sur cet échantillon s'écartent des
tendances de trois recherches recensées dans la revue (Craig et al., 2019 ; Spooner et al., 2007 ; Lee & Griffin, 2021), selon lesquelles la dimension du soutien à l'engagement des apprenants est moins influencée par la formation que les autres dimensions (soutien à la représentation et soutien à l'action et l'expression). Cette étude montre en effet que toutes ces dimensions sont également concernées par un effet significatif d'une ampleur considérable.

L'efficacité de la formation à la réalisation de leçons accessibles peut être attribuée à plusieurs facteurs. Tout d'abord, le renforcement du lien avec les principes dérivés des quatre piliers de Dehaene (2020) pendant la phase expérimentale de cette étude pourrait avoir aidé les enseignants à mieux comprendre la pertinence des principes du cadre CUA et à les intégrer dans leur pratique quotidienne. Deuxièmement, l'inclusion de moments de pratique active au sein de la formation pourrait avoir fourni aux enseignants un pont précieux entre la théorie et l'application concrète dans leur propre contexte éducatif. Comme le soutiennent plusieurs auteurs (Dehaene, 2020 ; Masson, 2020 ; Sousa, 2017), l'alternance entre moments réceptifs et actifs est essentielle pour garantir la maîtrise et la rétention des contenus. Cependant, il est important de noter que l'étude de Spooner et al. (2007) montre qu'une seule unité introductive au cadre CUA peut produire des effets significatifs dans la planification des leçons. Il convient toutefois de souligner que ni Spooner et al. (2007) ni des études similaires, qui se sont concentrées sur de courtes sessions de formation (Courey et al., 2013 ; Unluol Unal et al., 2020), n'ont évalué les effets sur la pratique réelle dans des situations authentiques. Les études ayant observé des effets sur l'implémentation réelle sont toutes fondées sur des dispositifs de formation prolongés et répartis sur plusieurs sessions. Bien que des résultats positifs puissent émerger même avec des formations courtes, un investissement plus important en termes de temps semble nécessaire pour favoriser un impact direct sur les pratiques. Cette conclusion est cohérente avec les travaux de Garet et al. (2001) et Yoon et al. (2007), qui soulignent que des cours plus longs et répartis dans le temps sont plus efficaces pour garantir un changement significatif et durable dans les pratiques pédagogiques. Un troisième facteur qui pourrait avoir contribué au succès de la formation est la conception incorporée adoptée dans chaque session de l'intervention objet de cette étude. Pour rappel, chaque session de formation intégrait, dans ses méthodes d'enseignement, les lignes directrices du cadre CUA. Cette supposition est conforme aux propos de Lancaster (2010), qui souligne que la conception incorporée peut augmenter l'efficacité de la formation. Un quatrième élément qui pourrait avoir contribué au succès de l'application des contenus de la formation est la cohérence des méthodes proposées par le cadre CUA avec les efforts de réforme en cours dans le canton du Tessin. Selon Desimone et al. (2006), l'alignement entre les contenus de la formation et les réformes du système éducatif dans le contexte de référence représente un facteur clé pour garantir la qualité et l'efficacité de la formation. Dans le cadre de cette étude, cette cohérence se manifeste à au moins deux niveaux. Le premier niveau concerne l'alignement entre l'approche du cadre CUA et le plan d'études cantonal (DECS, 2022), qui fournit une base structurelle partagée. Le second niveau se réfère à la compatibilité entre les réformes cantonales promouvant l'inclusion et les principes fondamentaux de l'accessibilité intégrés dans la formation.

Bien que cette étude n'ait pas permis de réaliser une corrélation statistique entre les variables examinées, les résultats suggèrent des liens possibles entre les compétences en planification et en mise en œuvre de leçons accessibles et d'autres variables mesurées dans cette étude. Conformément aux résultats obtenus dans des études précédentes (p.ex., Fives & Buehl, 2012), on peut supposer qu'il existe, même dans le contexte spécifique de cette expérimentation, une interaction entre le mindset dynamique et la capacité à planifier des leçons efficaces. Une observation similaire pourrait être faite par rapport à l'interaction avec les pratiques de co-enseignement. En accord avec Courey et al. (2013), l'acquisition de compétences en matière de planification de leçons accessibles pourrait avoir favorisé des formes plus efficaces de co-enseignement, influençant positivement la troisième variable examinée dans cette étude.

La présente étude n'a pas analysé les conséquences indirectes de la formation au CUA sur les compétences des apprenants. Cependant, la réalisation de leçons plus accessibles observée dans cet échantillon suggère que les apprenants suivis par des enseignants formés à la CUA ont pu bénéficier de stratégies mieux adaptées à
leurs besoins. Par ailleurs, de nombreuses recherches sur l'efficacité de l'application du cadre CUA mettent en évidence des effets positifs sur les apprenants, notamment en matière de compétences scolaires (p. ex. Hitchocock et al., 2016), de compétences sociales et comportementales (p. ex. Loman et al., 2018) et de dimensions conatives (p. ex. Van Laarhoven-Myers et al., 2016).

Bien que les données obtenues montrent une certaine clarté dans la direction des résultats, il convient de rappeler que des tests non paramétriques ont dû être utilisés pour l'analyse des pratiques d'enseignement, et que l'échantillon était relativement restreint. Cet aspect constitue indéniablement une première limite. Le choix de ces tests a été dicté par l'absence des conditions nécessaires à l'utilisation de tests paramétriques. L'absence de distribution normale constatée dans l'attribution de certains scores pourrait être attribuée aux limites de la grille d'évaluation elle-même, qui permettait d'attribuer une valeur comprise entre 1 et 4 sur cinq dimensions différentes. Conformément à l'argument de Craig et al. (2019), malgré que la TSR soit bien adaptée pour identifier les principaux domaines de compétence des enseignants, la restriction des scores sur cette échelle pourrait empêcher la détection de certaines variations et, par conséquent, aplanir certaines tendances. Une autre limite réside dans l'absence de *follow-up* des données relatives à cette variable. Bien que la recherche de Courey et al. (2013) suggère une persistance des compétences en planification au fil du temps, cet aspect n'a pas été contrôlé dans cette étude. La persistance de telle compétence n'est donc pas garantie dans l'échantillon de cette recherche, et les effets pourraient avoir été influencés par le changement d'élèves et de collègues dû à la transition d'une année scolaire à l'autre.

Malgré les tests de corrélation entre les scores obtenus dans la planification et dans l'implémentation montrant que le canevas de leçon est un bon indicateur de sa mise en pratique effective, l'implémentation n'a pas été mesurée dans le groupe contrôle. Bien qu'une bonne cohérence initiale soit observée, celle-ci augmente après le traitement, ce qui pourrait indiquer que, grâce à la formation, les participants ont élaboré des canevas de leçon plus fidèles à leur mise en œuvre réelle. Il ne peut donc être exclu que les participants du groupe contrôle aient obtenu de meilleurs scores dans l'implémentation de leçons par rapport à ce qui a été observé dans leurs canevas.

En résumé, la formation à la CUA semble concrètement soutenir les enseignants à adopter des approches dactiques universelles et à activer une différenciation proactive, limitant ainsi l'utilisation de mesures spécialisées uniquement lorsque cela s'avère nécessaire. Les données collectées soutiennent donc la deuxième hypothèse (H2), démontrant les effets positifs de la formation sur les capacités des enseignants à planifier et à mettre en œuvre des leçons accessibles. Toutefois, dans l'acceptation de cette hypothèse, il convient de tenir compte des limitations liées au design de la recherche qui ne permettent pas de généraliser les résultats obtenus.

En perspective, il serait souhaitable de tester cette variable sur des groupes plus larges, à travers des conceptions de recherche incluant des *follow-up* et des mesures de toutes les dimensions de la pratique, y compris dans le groupe contrôle. De plus, en accord avec Basham et al. (2018), il est recommandé de développer des outils de mesure plus raffinés et plus sensibles pour évaluer la pratique du CUA, permettant de saisir distinctement les différents éléments qui constituent un environnement d'apprentissage complexe. En effet, à l'heure actuelle, la littérature ne dispose pas d'outils fiables en langue italienne permettant de mesurer l'implémentation de leçons selon l'approche CUA. Un outil conçu à cet effet est le *UDL Observation Measurement Tool* de Basham (2020 b), en cours de validation en italien et en français (Gäng-Pacifico & Rusconi, 2024 ; Rusconi & Gäng-Pacifico, 2024).
<table><caption>**Tableau 64.** Résumé de l'évaluation de l'hypothèse 2</caption><thead><tr><th>Hypothèse</th><th>Résultats</th></tr></thead><tbody><tr><td>H2 Suite à une formation centrée sur la CUA, les enseignants améliorent leur capacité à planifier et à implémenter des leçons accessibles</td><td>Maintenue</td></tr><tr><td><strong>Remarques</strong></td><td></td></tr><tr><td>- Aucune donnée n'a été collectée lors du follow-up</td><td></td></tr></tbody></table>

## 9.3 Effets de la formation sur le co-enseignement

La troisième hypothèse de cette recherche concernait les effets de la formation sur la manière dont les enseignants organisent leur co-enseignement en classe. Le co-enseignement est ancré dans le troisième domaine de compétences du Profil défini par EADSNE (2012) : *travailler avec les autres*.

La revue systématique de la littérature n'a identifié aucune étude examinant les effets d'une formation au CUA sur le co-enseignement. Toutefois, étant donné que les classes inclusives au Tessin prévoient la présence constante d'au moins un enseignant ordinaire et un enseignant spécialisé (Giovannini & Mainardi, 2019), cette dimension s'avère particulièrement pertinente dans le cadre de la présente étude. Comme le soulignent plusieurs recherches, le travail collaboratif peut offrir des avantages significatifs aux élèves. La méta-analyse de Veymbe (2024) met en exergue un impact positif considérable du co-enseignement sur les résultats scolaires de tous les élèves, avec un effet particulièrement marqué pour ceux ayant des besoins éducatifs particuliers (BEP). D'autres études, quant à elles, mettent en lumière les bénéfices du co-enseignement sur les aspects sociaux et comportementaux des élèves (p. ex. Dieker, 2001; Fenty & McDuffie-Landrum, 2011; Forbes & Billet, 2012). Comme le souligne la littérature, il n'y a pas de mode de co-enseignement qui soit absolument meilleur que d'autres. Chacune des six modalités figurant dans le modèle de Friend et Cook (2014) peut être efficace en fonction de l'objectif et du contexte. La variation des géométries avec lesquelles les enseignants se répartissent les rôles dans la classe peut donc être un bon indicateur d'une réflexion consciente sur les modes qui peuvent être plus efficaces dans certaines situations. À la suite de ces constats, il a donc été jugé pertinent de mesurer cette variable.

Les analyses effectuées montrent que les deux groupes présentent des tendances significativement différentes dans l'organisation du co-enseignement lors de la phase de pré-test. Le groupe contrôle maintien des distributions stables pendant la phase de post-test, tandis que le groupe expérimental modifie significativement son utilisation des différentes formules de co-enseignement. Bien qu'il soit difficile de tirer des conclusions solides de ces tendances, la formation a influencé la manière dont les enseignants organisent leur co-enseignement en classe. L'hypothèse (H3) est donc maintenue.

L'examen des changements observés pourrait offrir des interprétations intéressantes. Tout d'abord, le groupe d'enseignants ayant participé à la formation semble avoir diminué l'utilisation des modes l'un enseigne et l'autre assiste, l'un enseigne et l'autre observe et d'enseignement en équipe. La diminution de ces deux modalités pourrait être due à une plus grande prise de conscience du potentiel du co-enseignement pour favoriser les pratiques de différenciation. En effet, ces deux modalités sont celles qui permettent le moins, par rapport à d'autres, de proposer des approches différenciées pour le même contenu (Friend & Cook, 2014). Par ailleurs, les pratiques d'assistance ou d'observation par un enseignant ou d'enseignement en équipe, si elles ne sont pas
organisées de manière concertée et explicite, peuvent cacher la tendance à mettre en œuvre un enseignement plus spontané, où ceux qui assistent le font de manière réactive, ceux qui observent ne suivent pas un objectif précis ou l'enseignement en équipe ne résulte pas d'une définition claire des rôles. Au contraire, l'utilisation des modes *enseignement en station*, *enseignement parallèle* et *enseignement alternatif* s'est avérée plus fréquente dans le groupe ayant suivi la formation. Ces formules conviennent particulièrement pour travailler efficacement avec des groupes hétérogènes et pour adopter une différenciation proactive. Comme l'affirmant Friend et Cook (2014), *l'enseignement parallèle* permet une approche diversifiée du même contenu d'apprentissage, facilitant et soutenant la différenciation. Le *travail en station*, quant à lui, permet l'intégration de différentes lignes directrices de l'approche CUA, offrant la possibilité de varier à la fois les inputs et les outputs tout en promouvant l'autorégulation (Demo, 2016). Pour sa part, *l'enseignement alternatif* offre également des possibilités précieuses de renforcer ou d'approfondir les compétences de certains apprenants de manière ciblée (Friend & Cook, 2014). La diminution de l'utilisation des formules d'observation (-1 %) et d'assistance (-3.4 %) enregistrée dans le groupe expérimental après la formation peut être interprétée à la lumière de ce que soutient la littérature au sujet des rôles souvent attribués à l'enseignant spécialisé. En effet, selon la littérature, les enseignants spécialisés assument fréquemment des fonctions collatérales, telles que la remédiation (attribuable au rôle d'assistance) ou le conseil (attribuable au rôle d'observation) (Di Grassi, 2022; Kilanowski-Press et al., 2010; Scruggs et al., 2007). La réduction du recours à ces pratiques pourrait indiquer une implication différente de l'enseignant spécialisé, désormais appelé à interagir davantage avec l'ensemble de la classe, et non seulement avec les élèves avec des BEP. Ces constatations semblent indiquer que la formation favorise une évolution vers des pratiques de co-enseignement plus conscientes du potentiel de l'enseignement différencié qui englobe à la fois des pratiques plus universelles et proactives et des activités de soutien plus ciblées pour les besoins éducatifs des apprenants (cf. 2.2). Pour confirmer cette lecture, il serait pourtant nécessaire de disposer d'éléments plus précis sur les conditions et les finalités dans lesquelles les différentes formules de co-enseignement ont été choisies et mises en œuvre dans cet échantillon. Par ailleurs, la recherche générale sur la relation entre les pratiques de co-enseignement et la différenciation est très limitée (Iacono et al., 2021) et manque surtout de données quantitatives qui permettraient de mieux approfondir les tendances observées.

En raison de la petite taille de l'échantillon, il n'a pas été possible de mesurer les corrélations entre la variable du co-enseignement et les autres indicateurs. Toutefois, on peut supposer une interdépendance positive entre la dimension du *co-enseignement* et celles de la *planification* et de l'implémentation des leçons. Selon Murawsky (2008), le co-enseignement permet aux enseignants de mieux répondre aux besoins de tous les élèves. Ainsi, comme mentionné précédemment, l'adoption de pratiques pédagogiques plus différenciées pourrait avoir influencé la manière dont les enseignants ont organisé leur collaboration en classe. Un lien supplémentaire peut être tracé entre la variable du co-enseignement et celle de l'auto-efficacité. Comme le soulignent plusieurs auteurs (p. ex. Fenty & McDuffie-Landrum, 2011 ; Walsh, 2012), des formes efficaces de travail collaboratif influencent la croissance professionnelle des enseignants. La variation des géométries du co-enseignement et l'augmentation parallèle du sentiment d'auto-efficacité pourraient donc cacher un lien de causalité. De telles hypothèses devraient toutefois être approfondies en s'appuyant sur des données plus vastes et précises, ainsi que sur un corpus de recherches plus large (encore manquant) sur l'efficacité des différentes formes de co-enseignement.

Bien que cette recherche n'ait pas pris en compte les conséquences indirectes de la formation sur les élèves, on peut supposer que la variation des modalités collaboratives mises en place par les enseignants après la formation ait influencé l'efficacité de l'enseignement, et par conséquent la réussite des élèves. En effet, selon les résultats de Walsh (2012), un co-enseignement efficace a un impact positif sur la réussite scolaire des élèves et renforce particulièrement les compétences des élèves avec des besoins éducatifs particuliers (BEP).

L'efficacité de la formation à modifier les modalités selon lesquelles les enseignants organisent leur co-enseignement en classe pourrait être expliquée par le taux élevé de participation conjointe des dyades de collègues à la formation. Comme l'ont souligné Birman et al. (2000) et Garet et al. (2001), la participation collective des
enseignants de la même classe est positivement corrélée avec l'évolution de leurs pratiques pédagogiques. Le contrôle de la variable de participation collective aurait pu être intéressant tant pour la composante du co-enseignement que pour les autres indicateurs du Profil. En particulier, il aurait été pertinent de vérifier si, dans le groupe expérimental, la participation en duo influençait davantage les résultats. De même, dans le groupe de contrôle, il aurait été utile d'examiner si la participation du collègue influençait indirectement les résultats de ceux qui n'ont pas participé à la formation. Dans le questionnaire de collecte des données personnelles de cette recherche, il a été demandé aux enseignants de déclarer s'ils participaient à la formation accompagnés ou non de leur collègue direct. Cependant, cette donnée n'a pas été utilisée comme variable de contrôle en raison de la taille restreinte de l'échantillon. En effet, les enseignants du groupe expérimental ayant suivi la formation sans un collègue (n = 4) constituaient un échantillon trop petit pour effectuer des tests statistiques. Toutefois, 80 % des enseignants du groupe expérimental ont participé à la formation accompagnés d'un collègue actif dans la même classe (n = 16). Cela pourrait avoir contribué à une plus grande efficacité de la formation sur la collaboration.

La partie de cette recherche qui s'est intéressée à la variable du co-enseignement présente plusieurs limites. Une première limite provient du design de la recherche, l'échantillon restreint et l'absence d'un *follow-up* ne permettent pas de généraliser les résultats ni d'en confirmer la persistance dans le temps. Une deuxième limite réside dans la méthode de collecte des données. L'absence d'outils quantitatifs pour détecter les modalités de co-enseignement mises en œuvre a conduit à l'utilisation d'un outil conçu sur mesure, et dans l'analyse des données, certains questionnaires (n = 3) ont été exclus car ils ne respectaient pas les consignes. Une troisième limite réside dans le fait que, bien que les six modalités de co-enseignement aient été détaillées dans le questionnaire, certains enseignants pourraient ne pas connaître toutes les formes prévues et, par conséquent, attribuer leurs propres pratiques de collaboration à des modalités inappropriées.

En conclusion, la formation à la CUA a entraîné des changements dans la manière dont les enseignants utilisent le co-enseignement en classe, en l'orientant vers des pratiques qui favorisent l'accessibilité de l'apprentissage. Ce dynamisme peut également avoir exercé une influence positive sur les enseignants eux-mêmes, et comme l'ont souligné des études antérieures (p. ex. Fenty & McDuffie-Landrum, 2011 ; Scruggs et al., 2007), il peut avoir favorisé des pratiques de développement et d'épanouissement personnels.

Cependant, les limites de cette collecte de données soulignent l'importance d'approfondir les effets de la formation au CUA sur le co-enseignement en tenant compte de plusieurs perspectives. Tout d'abord, pour comprendre si les variations des modalités de co-enseignement sont réellement plus efficaces, il serait nécessaire de mener des recherches qui recueillent davantage de données relatives au contexte dans lequel ces modalités sont mises en œuvre (par exemple, les objectifs, les méthodes d'enseignement prévues dans les leçons, le rôle de l'enseignant ordinaire et spécialisé, les types d'élèves). De telles recherches devraient reposer sur des designs méthodologiques mixtes incluant des données qualitatives afin de mieux approfondir les différents choix et diverses tendances. Le recours à des recherches avec des échantillons de plus grande taille permettrait également de contrôler certaines variables supplémentaires, telles que les effets de la participation collective à la formation. Toutefois, toutes ces perspectives devraient s'appuyer sur un corpus plus large de recherches générales qui examinent la pertinence et les effets des différentes typologies de co-enseignement identifiées par Friend et Cook (2017).
<table><caption>**Tableau 65.** Résumé de l'évaluation de l'hypothèse 3</caption><thead><tr><th>Hypothèse</th><th>Résultats</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>H3</strong> Suite à une formation centrée sur la CUA, les enseignants varient la façon dont ils organisent leur co-enseignement dans la classe</td><td>Maintenue</td></tr><tr><td><strong>Remarques</strong></td><td></td></tr><tr><td>- Aucune donnée n'a été collectée lors du follow-up</td><td></td></tr></tbody></table>

## 9.4 Effets de la formation sur l'auto-efficacité

La quatrième et dernière hypothèse portait sur les effets de la formation sur le sentiment d'efficacité personnelle de l'enseignant. L'auto-efficacité a été choisie comme indicateur du quatrième domaine de compétences défini par EADSNE (2012) : le *perfectionnement personnel et professionnel continu*.

La revue systématique de la littérature a mis en évidence le faible nombre d'études (n = 2) ayant exploré les effets de la formation au CUA sur l'auto-efficacité des enseignants. Les deux études, menées par la même autrice (Katz, 2015 ; Katz et al., 2019), reposent sur un design mixte et présentent des résultats nuancés et partiellement contradictoires. En particulier, les données quantitatives de ces recherches n'ont révélé aucun changement significatif dans l'auto-efficacité des enseignants après la formation. Toutefois, les résultats contrastent avec les analyses qualitatives, qui mettent en évidence une perception plus positive des pratiques pédagogiques de la part des enseignants (Katz, 2015 ; Katz et al., 2019). Comme l'affirment Burić & Kim (2020), l'auto-efficacité est un élément clé dans les pratiques d'enseignement, car elle influence fortement la qualité du travail en classe. Selon une étude menée par Griful-Freixenet et al. (2021), un fort sentiment d'auto-efficacité constitue le facteur prédictif le plus déterminant pour l'application de pratiques alignées avec le cadre des CUA. Compte tenu de l'importance de ce concept et du manque de clarté des données issues des recherches précédentes, il a été jugé essentiel d'approfondir davantage cette hypothèse.

Dans l'échantillon de cette recherche, lors de la phase de post-test, une augmentation significative des scores des enseignants ayant participé à la formation a été observée. Cependant, la phase de *follow-up* enregistre une diminution des scores du groupe expérimental, qui redeviennent similaires à ceux observés avant la formation. Ces données montrent que *le sentiment d'efficacité personnelle augmente de manière significative après la formation*, mais que *cette variation ne persiste pas dans le temps. L'hypothèse (H4) est donc maintenue dans la phase de post test et rejetée dans la phase de follow-up*.

Les résultats obtenus lors de la phase de post-test de cette étude contrastent avec les données quantitatives rapportées dans les deux recherches recensées par la revue de la littérature (Katz, 2015 ; Katz et al., 2019). Cependant, bien que les deux recherches menées par Katz (Katz, 2015 ; Katz et al., 2019) incluaient uniquement deux moments de mesure et n'aient pas prévu de test relatif au maintien des effets, les résultats du *follow-up* de cette étude soutiennent les conclusions des deux études précédentes, mettant en évidence que la formation n'a pas d'effet clair et durable sur le sentiment d'auto-efficacité des enseignants.

Tout d'abord, il est important de souligner que les deux groupes enregistrent des scores significativement différents au pré-test. Ce décalage pourrait s'expliquer par la sélection volontaire de l'échantillon : les enseignants qui se considèrent moins efficaces pourraient être plus enclins à s'inscrire à la formation. Ce résultat contredit en partie les conclusions tirées par la littérature sur le sujet. De fait, les enseignants du groupe expérimental se
perçoivent comme moins efficaces bien qu'ils ne présentent pas de capacités moindres pour mener des leçons efficaces dans des classes hétérogènes. Les scores enregistrés lors du pré-test concernant la planification de leçons accessibles sont, en effet, similaires pour les deux groupes. Plusieurs auteurs (p. ex. Burić & Kim, 2020 ; Engin, 2020 ; Palmer, 2006) affirment au contraire que le sentiment d'auto-efficacité est positivement corrélé à la qualité des pratiques d'enseignement. Or, dans le cas présent, les enseignants inscrits à la formation présentent au pré-test un score en planification légèrement supérieur à celui de leurs collègues du groupe contrôle, tandis que leur sentiment d'auto-efficacité est nettement plus faible. Cet écart pourrait plutôt être interprété comme un résultat de l'instabilité de ce concept (Palmer, 2006) : les enseignants qui se perçoivent habituellement comme efficaces, mais qui se retrouvent démunis de ressources dans le contexte spécifique des classes inclusives, pourraient, précisément en raison de la prise de conscience de leur potentiel, être ceux qui sont les plus susceptibles d'être motivés pour suivre la formation. La même tendance et la même explication peuvent ainsi être appliquées à la relation négative, observée dans l'échantillon, entre l'auto-efficacité et les conceptions dynamiques de l'intelligence.

Les scores obtenus à l'échelle du mindset et de l'auto-efficacité lors des phases de pré-test et de follow-up suivent en effet des tendances inverses. Avant la formation, les enseignants du groupe expérimental affichent des scores plus faibles en auto-efficacité par rapport au groupe contrôle, mais présentent un mindset plus dynamique. De manière similaire, lors de la phase de follow-up, les enseignants ayant participé à la formation enregistrent une augmentation supplémentaire du mindset dynamique, tandis que leur sentiment d'auto-efficacité diminue. Contrairement aux résultats d'études antérieures (Lee et al., 2023 ; Tao et al. 2021 ; Woolfolk & Hoy, 1990), les données de cette recherche montrent que, bien que les enseignants aient des conceptions plus dynamiques, ils se perçoivent comme moins efficaces Toutefois, il est possible qu'ils soient davantage conscients de leur capacité à influencer la réussite de leurs élèves (Baleghizadeh & Javidanmehr, 2014 ; Woolfolk & Hoy, 1990), ce qui pourrait les motiver à se former. Il convient également de noter que la sélection volontaire de l'échantillon peut avoir influencé les réponses. Les questionnaires ont été administrés après la répartition des groupes, et une certaine « auto-validation » du choix de ne pas participer à la formation pourrait constituer un biais important.

L'augmentation significative du sentiment d'auto-efficacité observée dans la phase de post-test, et la diminution subséquente dans la phase de follow-up, peuvent être interprétées en prenant en compte les différents facteurs impliqués dans la dimension de l'auto-efficacité. La formation peut avoir contribué à ce que Bandura (1997) qualifie d'expérience active de maîtrise, tant dans ses dimensions énactives que cognitives (cf. Palmer, 2006). La modalité d'apprentissage actif, promue par la formation, pourrait avoir nourri ces deux dimensions, entraînant ainsi une augmentation temporaire du sentiment d'efficacité personnelle. De même, la persuasion verbale (cf. Bandura, 1997) a été cultivée tout au long de la formation, notamment grâce aux moments de feedback ponctuels, et a pu constituer un facteur concomitant dans l'augmentation de l'auto-efficacité des enseignants du groupe expérimental. Par ailleurs, la dimension de l'expérience vicariante, telle que décrite par Bandura (1997), peut aider à interpréter les deux mouvements enregistrés : l'augmentation et la diminution successives des scores. L'expérience vicariante, qui consiste à observer d'autres personnes servant de modèles, a pu être encouragée par la participation collective à la formation d'une grande partie de l'échantillon (80 %). Travailler avec un collègue participant à la même formation a pu permettre de lire les environnements d'apprentissage à travers le même paradigme et les mêmes optiques d'interprétation, contribuant ainsi à établir des schémas positifs d'observation réciproque.

Il est important de souligner que la phase de *follow-up* a en revanche été menée sur l'année scolaire suivante. Certains enseignants ont changé la configuration de leur classe au cours de la nouvelle année scolaire, ont accueilli de nouveaux élèves et ont commencé à collaborer avec de nouveaux collègues. Ce changement de contexte peut donc partiellement expliquer la chute des scores observée pendant la phase de *follow-up*. En effet, la reprise de l'année scolaire constitue, pour tous, indépendamment des changements, un moment de
réinterprétation des objectifs, des programmes, des rythmes et des routines, ce qui pourrait avoir influencé négativement le sentiment d'auto-efficacité des enseignants. Tant la dimension de l'expérience vicariante que celle des états physiologiques et affectifs (Bandura, 1997) peuvent donc aider à interpréter ce mouvement. D'une part, la nécessité d'aligner ses pratiques sur celles de son collègue afin de créer des expériences vicarantes plus positives (Moradkhani et al., 2017). D'autre part, les états physiologiques générés par les situations de stress et de tension dues aux diverses contingences de la nouvelle année scolaire ont probablement affecté le sentiment d'auto-efficacité des enseignants pendant la phase de follow-up (Bandura, 1997). Dans cette optique, il convient de considérer l'instabilité inhérente au concept de l'auto-efficacité, qui, par définition, est lié au sentiment de compétence associé à des tâches spécifiques dans des contextes particuliers (Tschannen-Moran et al., 1998).

Dans l'analyse détaillée des résultats, il est important de souligner une composante spécifique de l'auto-efficacité qui a perduré dans le temps : la dimension de l'auto-efficacité liée à l'implication des élèves. En effet, les enseignants ont maintenu leur perception de l'auto-efficacité concernant ce que Biasi et al. (2014) définissent comme la « capacité à impliquer les élèves dans l'apprentissage et à obtenir leur engagement ». Cela pourrait être en lien avec l'approche fortement centrée sur l'apprenant promue par le cadre de la CUA (Meyer et al., 2014). Par ailleurs, il est intéressant de noter que la dimension relative à la perception de l'efficacité des stratégies d'enseignement, malgré une légère augmentation entre les phases de pré-test et de follow-up, n'a pas produit des résultats significatifs. En revanche, la dimension concernant l'auto-efficacité dans la gestion de la classe et la promotion d'un climat de travail serein (Biasi et al., 2014) semble être la plus critique et la plus susceptible de perdre en significativité. Cette régression pourrait à nouveau être interprétée à la lumière des changements de routine engendrés par le début de la nouvelle année scolaire.

Bien qu'aucun test n'ait été réalisé sur les relations causales entre les variables, les données collectées lors du post-test sont conformes aux résultats des études antérieures. Comme mentionné précédemment, les tendances observées après la formation (post-test) soutiennent l'hypothèse d'une interdépendance positive de l'auto-efficacité avec le mindset et l'accessibilité des pratiques pédagogiques CUA, comme l'indiquent clairement les travaux de Grixful-Freixenet et al. (2021). En ce qui concerne le lien possible avec le co-enseignement, les données disponibles vont dans le même sens que celles relevées par Duyar et al. (2013) et Sehgal et al. (2017). Les auteurs affirment en effet une corrélation positive entre l'auto-efficacité et les formes efficaces de travail collaboratif. De ces interactions, on peut finalement déduire un effet secondaire également sur la motivation et la réussite des élèves. En effet, comme le soutiennent Caprara et al. (2006) et Mojavezi & Tamiz (2012), le sentiment d'auto-efficacité de l'enseignant peut être un levier puissant pour la motivation, l'engagement et la réussite des élèves.

Les limites de cette partie de l'étude résident principalement dans le timing et dans la méthode de collecte des données. En raison de l'instabilité du concept d'auto-efficacité, les trois moments de mesure sont insuffisants ; il aurait été approprié d'inclure une prise de données supplémentaire à un autre moment de l'année. Le fait de ne pas disposer d'informations supplémentaires concernant les changements de contexte auxquels les enseignants ont été confrontés au cours de la nouvelle année scolaire ne permet pas non plus de confirmer les conséquences potentielles de ces changements sur le sentiment d'auto-efficacité. Enfin, l'absence de données de follow-up sur les variables liées à la réalisation de leçons accessibles et aux modalités de co-enseignement appliquées ne permet pas de comprendre plus en profondeur les raisons possibles de la diminution observée. L'instabilité de ces données conduit d'une part à considérer la nécessité de mesurer le concept d'auto-efficacité à plusieurs moments de l'année scolaire afin de mieux comprendre son évolution et d'en faire un indicateur plus fiable, et d'autre part à reconnaître les limites temporelles des effets de la formation. Conformément à ce que soutiennent Kurniawati et al. (2014), les bénéfices positifs de la formation pourraient n'être que temporaires ; il est donc essentiel de fournir un soutien continu aux enseignants après la formation pour les aider à maintenir des pratiques pédagogiques et didactiques efficaces dans leur environnement de travail.
En conclusion, les bénéfices d'une formation à la CUA en termes d'auto-efficacité semblent être seulement temporaires. Cette variabilité peut être interprétée à la fois à la lumière de la nature instable du concept même d'auto-efficacité et des caractéristiques temporelles des mesures et des interventions prévues dans cette étude.

En perspective, il serait pertinent d'approfondir les effets de la formation à la CUA sur l'auto-efficacité des enseignants, en utilisant des designs comportant plusieurs moments de mesure. Étant donné la forte interdépendance de l'auto-efficacité avec d'autres composantes de l'enseignement, il serait intéressant d'explorer l'incidence et les liens de causalité entre les variables afin de mieux comprendre les aspects sur lesquels la formation à la CUA exerce la plus grande influence. De plus, puisque la CUA s'affirme comme une approche proactive visant à réduire le recours aux interventions spécialisées (Sailor & McCart, 2014), l'analyse des liens entre la formation à la CUA et l'auto-efficacité pourrait être utile pour explorer si l'application du cadre CUA dans les environnements d'apprentissage pourrait agir comme un facteur de protection contre l'épuisement professionnel des enseignants.

<table><caption>**Tableau 66.** Résumé de l'évaluation de l'hypothèse 4</caption><thead><tr><th>Hypothèse</th><th>Résultats</th></tr></thead><tbody><tr><td>H4 Suite à une formation centrée sur la CUA, les enseignants augmentent leur sentiment d'efficacité personnelle dans la gestion de classes hétérogènes</td><td>Maintenue au post-test<br>Rejetée au follow-up</td></tr><tr><td>Remarques</td><td></td></tr><tr><td>- Les effets ne persistent pas au fil du temps</td><td></td></tr></tbody></table>
Les résultats de cette étude sont cohérents avec ceux des recherches précédentes et ajoutent de nouvelles informations sur les effets de la formation à la CUA sur le co-enseignement. Les hypothèses proposées ont été confirmées ou partiellement confirmées.

La formation sur la CUA et les neurosciences a des effets positifs sur tous les aspects examinés. Cependant, certaines caractéristiques de l'étude rendent certains résultats peu solides et difficilement généralisables à d'autres situations. Plus spécifiquement, la taille réduite de l'échantillon, la non-comparabilité de certains aspects entre les deux groupes et l'absence d'effets durables dans le temps sont des facteurs polluants.

Les effets positifs de la formation analysée dans cette étude doivent être relativisés et limités au contexte dans lequel les données ont été recueillies, tandis que les critiques identifiées représentent des opportunités importantes pour améliorer et renforcer les aspects méthodologiques des interventions futures, notamment dans le processus de sélection des participants.

<footnote n="15">¹⁵ Ce texte utilise un langage simplifié et adopte une taille de police et des caractères à haute lisibilité pour en faciliter la lecture.</footnote>
# 10. Implications pratiques principales et perspectives

Cette étude a apporté une contribution aux recherches antérieures sur l'impact d'une formation à la CUA sur les compétences des enseignants, en confirmant les bénéfices de l'introduction de l'approche CUA, et de l'intégration des principes neuroscientifiques, dans le développement du profil professionnel des enseignants traillaillant en contexte inclusif. Parallèlement, les résultats de cette recherche soulèvent des questions essentielles à considérer dans la conception des programmes de formation, tout en ouvrant des perspectives pour la recherche scientifique et des réflexions sur les politiques éducatives actuelles au Tessin.

## 10.1 Implications pratiques pour la formation

Les résultats de cette recherche invitent en premier lieu à se questionner sur la manière dont les effets positifs générés par l'intégration du cadre CUA et des apports neuroscientifiques sur le développement professionnel des enseignants peuvent être étendus. Cette extension peut être envisagée à la fois en termes de hausse de la participation des enseignants et en termes de maintien des bénéfices dans le temps.

En ce qui concerne l'augmentation de la participation des enseignants, une première piste de réflexion concerné le choix entre la formation initiale et la formation continue comme cadre le plus approprié pour aborder les contenus concernés. À la lumière de l'évolution progressive du système scolaire tessinois, mais aussi suisse, qui voit une avancée vers l'éducation inclusive (DECS, 2024), il existe une tendance à affirmer que les enseignants devraient déjà avoir, dans leur formation de base, des modèles et des dispositifs efficaces pour faire face à l'hétérogénéité du groupe-classe et répondre aux besoins éducatifs des élèves (COHEP, 2008). D'autre part, comme le suggère la littérature corroborée par les résultats de cette recherche, la formation est particulièrement efficace pour les enseignants qui ont une expérience de l'enseignement antérieure (Fives et al., 2007 ; Knoblauch & Hoy, 2008 ; Torabzadeh & Hashamdar, 2022) associée à une activité professionnelle parallèle (Cartwright & Hallar, 2018). La formation en cours d'emploi semble être un vecteur particulièrement efficace, car elle permet aux enseignants d'expérimenter directement les avantages des apports d'une formation dans leur propre contexte de travail et d'intégrer le contenu en l'ancrant dans leur propre expérience. La formation initiale et la formation continue peuvent donc se prêter de manière complémentaire à l'intégration de ces contenus avec différents niveaux d'approfondissement (OECD, 2005 ; EADSNE, 2012). Dans la formation de base des enseignants, ordinaires ou spécialisés, il est impératif de travailler sur les principes d'accessibilité, fondements de la culture inclusive, tout en abordant les principes liés à un enseignement efficace, tels qu'identifiés en neurosciences et par le cadre CUA.

En revanche, dans le cadre de la formation continue, des approfondissements spécifiques sur les défis posés dans le contexte des classes inclusives doivent être envisagés, favorisant ainsi un processus d'enrichissement mutuel et d'interdépendance entre les différents professionnels. La pyramide proposée par le modèle RAI semble bien se prêter à l'illustration de ce processus, qui peut suivre des directions inverses. Aux enseignants ordinaires, il peut être demandé de passer de la quête d'un enseignement universellement efficace au développement de compétences de personnalisation répondant aux besoins individuels. Ce déplacement de compétences s'inscrit dans un mouvement d'interventions initialement prévues à la base, puis au sommet de la pyramide RAI. Aux enseignants spécialisés, en revanche, il peut être demandé de développer des compétences leur permettant de déplacer leurs interventions du sommet vers la base de la pyramide RAI, en veillant à ce que l'attention portée aux besoins individuels s'étende à l'ensemble de la classe, sans réduire le niveau de défi que l'enseignement devrait offrir à tous les élèves. Le contexte de la formation continue peut être considéré comme un environnement privilégié pour favoriser la participation collective des enseignants d'une même classe ou d'un même établissement scolaire (cf. Birman et al. 2000 ; Garet et al., 2001). La participation collective, en
plus de permettre la construction de langages et de pratiques communes, peut favoriser l'augmentation des
expériences vicariantes susceptibles d'accroître le sentiment d'auto-efficacité des enseignants (Bandura, 1997 ;
Palmer, 2006). Ce processus d'enrichissement réciproque pourrait être amplifié par la mise en place de pro-
grammes de formation impliquant non seulement les enseignants individuellement, mais aussi l'ensemble de
la communauté scolaire, à travers des formations sur mesure pour l'ensemble de l'établissement scolaire.
Néanmoins, dans la proposition de formules de participation plus spontanées et facultatives, il est important
de prendre en compte les éléments d'attractivité mis en évidence par la littérature et par les données de cette
recherche. Des études comme celles menées par Garet et al. (2001) et Yoon et al. (2007) soulignent l'impor-
tance d'une formation prolongée pour soutenir l'efficacité. Cependant, il faut considérer que des formations
exigeant un nombre excessif d'heures pourraient décourager la participation des enseignants. En reliant les
résultats de cette recherche à ce qui émerge de la littérature (p. ex. Lim et al., 2019b ; Garcia et al., 2014 ;
Youde, 2018), un enseignement hybride, combinant des formes d'apprentissage synchrone en classe et des
modalités asynchrones, semblerait contribuer de manière pertinente à l'établissement d'un équilibre entre mo-
tivation et efficacité.

Un deuxième aspect à considérer concerne les stratégies visant à garantir que les effets de la formation perdu-
rent dans le temps. Tout d'abord, il est essentiel d'assurer une formation de haute qualité en intégrant les prin-
cipes de l'enseignement actif (Dehaene, 2020 ; Desimone et al., 2006 ; Masson, 2020 ; Sousa, 2017) et en
prévoyant une conception incorporée (Lancaster & Bain, 2010) qui intègre les principes enseignés aux moda-
lités de conduite du cours lui-même. Dans le cadre d'une formation sur l'enseignement efficace, il est fonda-
mental de fournir des modèles pratiques permettant aux enseignants d'expérimenter directement les bénéfices
de l'approche proposée et de trouver des applications concrètes dans leur propre contexte professionnel.
Comme l'affirment Desimone et al. (2006), il est également important que le contenu proposé soit aligné sur
les efforts de réforme scolaire déployés dans le contexte professionnel. Afin que les effets positifs de la forma-
tion perdurent dans le temps, il est enfin conseillé de prévoir des « booster », c'est-à-dire des occasions de
reprise des contenus du cours sous forme d'approfondissements spécifiques ou de supervisions formatives.

Cette étude a enfin révélé des perspectives prioritaires à considérer également en termes de contenus théma-
tiques de la formation. Tout d'abord, l'intégration des apports des neurosciences s'est avérée très efficace, ap-
portant d'une part une compréhension plus claire des principes qui sous-tendent la CUA et d'autre part une
exploration plus explicite de certaines composantes peu couvertes par le modèle, à savoir le retour sur erreur
et la consolidation (cf. 4.3.5). La possibilité de décliner et de compléter l'approche CUA par des pratiques
pédagogiques et didactiques fondées sur des preuves (EPB), ainsi que la transmission des contributions ré-
centes de la recherche, renforcent le caractère scientifique du modèle et fournissent des exemples concrets de
mise en œuvre. Cependant, le renforcement des principes sous-jacents de l'enseignement universel peut ne pas
être suffisant pour relever les défis posés par des classes très hétérogènes. Là encore, la pyramide RAI peut se
révéler un outil utile pour des interventions de différenciation plus ciblées dans le cas où la conception univer-
selle ne parvient pas à répondre aux besoins de tous les élèves (cf. 2.2.2). Par ailleurs, en complément à ce que
propose cette recherche, il pourrait s'avérer avantageux d'inclure un module de formation spécifique sur les
formes de co-enseignement. En effet, certaines modalités de collaboration peuvent être sous-utilisées en raison
de la méconnaissance par les enseignants des avantages et des précautions que chaque modalité propose (Gio-
vannini & Mainardi, 2019).

Le Profil de l'Enseignant Inclusif (PEI) est proposé comme base pour guider la planification de la formation.
Cet outil aurait l'intérêt d'être complété par des indicateurs observables déclinés en fonction des réalités cul-
turelles et des caractéristiques des réalités scolaires. Outre leur utilité à des fins de recherche, ces indicateurs
peuvent servir de guide pour définir les objectifs de compétence à développer au cours de la formation.
## 10.2 Implications pour la recherche

Du point de vue de la recherche scientifique, l'étude a mis tout d'abord en évidence quelques domaines d'investigation ultérieurs qui pourraient être explorés.

Un premier champ concerne la recherche sur les interconnexions entre la formation aux pratiques pédagogiques universelles et les modalités de co-enseignement (Vembye et al., 2024). La possibilité de déconstruire les habitudes avec lesquelles les enseignants assument leur rôle d'enseignant au sein du groupe-classe devrait être étudiée plus spécifiquement et à l'aide d'instruments d'enquête plus précis sur les différentes modalités de co-enseignement. Une analyse approfondie de ces aspects permettrait de comprendre la relation entre les formes de co-enseignement et les éléments de planification de curriculums de la CUA ; c'est-à-dire les objectifs, l'évaluation, les méthodes d'enseignement et le matériel utilisés (Meyer et al., 2014).

Un deuxième domaine de recherche concerne la création d'outils permettant de mesurer de manière sensible et fiable l'application de l'approche CUA dans les classes. Bien que cette dernière se soit imposée depuis longtemps dans le domaine des pratiques fondées sur des données probantes (EPB), il n'existe toujours pas d'outils robustes d'observation des leçons permettant de mesurer de manière précise son application, en tenant compte de la complexité des environnements d'apprentissage (Basham et al, 2020a). Une perspective de développement intéressante à cet égard est offerte par le *UDL Observation Measurement Tool* (UDL-OMT), développé par Basham et al. (2020b) dans le but de mesurer la mise en œuvre de la CUA dans les salles de classe. Cet outil est en cours de validation en italien et en français (Rusconi & Pacifico, 2024) et pourrait être une contribution précieuse pour rendre plus fiable et plus claire la mise en œuvre des lignes directrices de la CUA dans les environnements d'enseignement et, par conséquent, pour pouvoir la corréler avec d'autres variables.

Un troisième aspect qui ressort de cette recherche concerne la nécessité d'étudier les relations entre la formation des enseignants, les approches pédagogiques inclusives et les résultats des élèves (Basham et al., 2018). L'évaluation de l'efficacité de la formation ne peut se dispenser d'examiner si les bénéfices observés dans les compétences des enseignants ont un impact réel sur le bien-être et la réussite scolaire des élèves. Cela pourrait impliquer des études longitudinales afin d'examiner les effets à long terme de la formation sur la pratique des enseignants et la réussite des élèves.

Un quatrième apport concerne le développement du cadre de la CUA ; des recherches supplémentaires pourraient explorer et actualiser les récentes contributions des neurosciences en accord avec les principes promus par la CUA. La nouvelle version du cadre de la CUA (CAST, 2024) a été publiée récemment. Cette version est controversée et ne fait pas l'unanimité parmi les chercheurs, car elle contient des points de contrôle non validés empiriquement (Anastasiou et al., 2024). En vue d'une future révision des lignes directrices, il serait pertinent d'intégrer des stratégies visant à renforcer la rétroaction et la consolidation de l'apprentissage, ainsi que d'approfondir les apports théoriques des EPB concernant la centralité et le soutien des fonctions exécutives. Une meilleure opérationnalisation des lignes directrices de la CUA (Basham et al., 2020a), avec des exemples concrets tirés des preuves scientifiques, pourrait constituer un champ de recherche intéressant visant à promouvoir l'approche CUA et à la rendre plus utilisable dans les environnements scolaires ordinaires et spécialisés. Afin de favoriser un dialogue plus direct entre la recherche et l'éducation, les contributions récentes des études dans ce domaine, ainsi que celles qui sont attendues, devraient bénéficier de canaux efficaces permettant une intégration plus facile et plus active dans la formation et le développement professionnel des enseignants, y compris par le biais de l'autoformation.

Enfin, le développement du PEI et sa relation avec les programmes de formation pourraient également constituer un champ de recherche intéressant. Comme l'affirme l'EADSNE (2012), une évaluation systématique du PEI et de son utilisation dans les différents programmes de formation s'avère nécessaire, ainsi qu'une analyse
des contenus des cours qui répondent le mieux aux compétences requises pour relever le défi de l'école inclusive.

## 10.3 Implications pour les autorités scolaires

Les approches de pédagogie universelle, dans lesquelles s'inscrit la CUA, obligent les écoles à repenser leur culture et, par conséquent, les politiques de gestion qui régissent leur organisation. Comme le préconisent diverses instances locales et internationales (COHEP, 2008 ; DECS, 2024 ; EADSNE, 2012), la question de l'accessibilité doit devenir une priorité pour l'ensemble de l'école, et pas seulement pour les sections chargées de l'enseignement spécialisé. En effet, l'adoption de modèles inclusifs nécessite de transférer une partie des réponses aux besoins éducatifs particuliers vers les circuits ordinaires. Conformément, par exemple, à ce qui a été énoncé dans le document *Inclusione e accessibilità nel sistema scolastico ticinese* publié par l'autorité scolaire responsable des classes inclusives mentionnée dans l'étude (DECS, 2024), les systèmes scolaires devraient assurer une plus grande continuité dans la définition des besoins des élèves, à travers une gestion coordonnée de l'offre de soutien (DECS, 2024). Cette transition implique également une redéfinition des rôles des professionnels appelés à opérer et à collaborer dans une nouvelle complexité. C'est la raison pour laquelle les organismes de formation, de recherche et de politique scolaire sont appelés à collaborer pour identifier les besoins des enseignants et proposer des modèles réalistes et efficaces de gestion des classes hétérogènes. Il est également important que la formation pour une école accessible et inclusive concerne également les cadres scolaires afin de les amener à soutenir, à mettre en œuvre et à évaluer les pratiques d'inclusion dans leurs établissements (Booth & Ainscow, 2002). L'adoption d'une vision commune a non seulement un impact sur l'efficacité de l'enseignement dans les classes inclusives, mais contribue également à la cohésion, à la cohérence des systèmes intéressés et au bien-être général des enseignants, en réduisant l'épuisement professionnel et en améliorant leur satisfaction au travail (p. ex Zarrinabadi et al., 2023). Ce n'est qu'en garantissant le bien-être des enseignants que l'on pourra assurer ce changement de paradigme important que l'inclusion demande aux écoles. Par conséquent, la collaboration entre les agences éducatives, les agences de recherche, les autorités scolaires et les écoles est essentielle pour garantir que les politiques éducatives sont alignées aux nouvelles données de la recherche et qu'elles peuvent être traduites en pratiques efficaces et durables.
Les résultats de la recherche ont des implications et des perspectives à trois niveaux principaux :

Implications pour la formation :

* La formation de base et la formation continue devraient être activées de manière complémentaire pour préparer les enseignants à travailler efficacement dans des contextes inclusifs.

* La formation des enseignants inclusifs devrait réfléchir à son contenu et à ses méthodes d'enseignement afin de garantir des effets positifs et durables dans le temps.

* Le Profil de l'Enseignant Inclusif devrait être enrichi d'indicateurs spécifiques aux réalités locales.

Implications pour la recherche :

* La recherche devrait explorer des questions telles que les effets de la formation à la CUA sur le co-enseignement, les effets indirects sur les résultats et le bien-être des apprenants, et la création d'outils permettant de détecter les pratiques de CUA dans la classe.

* Les lignes directrices de la CUA pourraient être mises à jour à la lumière de nouvelles preuves scientifiques et de domaines qui sont actuellement peu pris en compte.

Implications pour les autorités scolaires :

* Les autorités scolaires et les prestataires de formation sont invités à collaborer pour garantir la cohérence et la vision commune nécessaires à une inclusion de qualité.

<footnote n="16">¹⁶ Ce texte utilise un langage simplifié et adopte une taille de police et des caractères à haute lisibilité pour en faciliter la lecture</footnote>
# 11. Conclusion générale

Le champ d'étude de la conception universelle de l'apprentissage (CUA) connaît actuellement une expansion et un développement rapides. La présente recherche visait à contribuer à ce corpus de recherche en examinant les effets de la formation à la CUA sur le développement du profil de compétences de l'enseignant travaillant dans des contextes inclusifs. La recherche a été réalisée en deux étapes principales, l'une théorique et l'autre pratique.

La partie théorique a consisté en une analyse systématique de la littérature visant à comprendre les effets de la formation à la CUA ainsi que les caractéristiques qui rendent cette formation efficace. La révision s'est appuyée sur 12 études quantitatives ou mixtes et a mis en exergue plusieurs considérations importantes. L'analyse a montré que presque toutes les études ont été menées en dehors de l'Europe, à l'exception d'une seule réalisée en Turquie. La révision a également mis en exergue que la formation semble être efficace indépendamment de ses caractéristiques d'exécution (type d'enseignants ciblés, durée de la formation, modalités de mise en œuvre). Les études identifiées ont été catégorisées selon les compétences clés définies par le Profil européen de l'Enseignant Inclusif (PEI) (EADSNE, 2012) et ont exploré des indicateurs liés à trois des quatre dimensions du profil : (1) Conceptions et mindset, (2) Réalisation de leçons accessibles, (3) Sentiment d'auto-efficacité. Aucune étude n'a investigué la dimension du co-enseignement. La synthèse met en évidence des bénéfices significatifs pour les composantes liées aux conceptions des enseignants et à leur capacité à réaliser des leçons accessibles. En revanche, les résultats relatifs à l'auto-efficacité se révèlent nuancés, voire contradictoires.

À partir de ces constats, la partie pratique a prévu une étude quasi-expérimentale sur un échantillon de 51 enseignants travaillant dans des classes inclusives de l'école primaire au Tessin. L'objectif de la recherche était de mesurer les effets d'une formation à la CUA, et de ses bases neuroscientifiques, sur les quatre indicateurs (conceptions et mindset, planification et réalisation de leçons accessibles, modalités de co-enseignement, sentiment d'auto-efficacité). Les résultats de la recherche empirique sont cohérents avec les conclusions tirées de la littérature scientifique et confirment leur applicabilité à la réalité scolaire des classes dites inclusives du canton du Tessin. Les données récoltées montrent qu'une formation de 20 heures sur la CUA et sur les apports des neurosciences à l'enseignement a des effets significatifs sur les conceptions des enseignants concernant le développement de l'intelligence de leurs élèves, ainsi que sur leur capacité à concevoir et à mettre en œuvre des leçons accessibles. Les analyses montrent également que les enseignants ayant suivi la formation à la CUA modifient la manière dont ils organisent leur co-enseignement en classe en utilisant des modèles qui se prêtent efficacement à la différenciation pédagogique. La formation produit également des effets positifs sur le sentiment d'efficacité personnelle, mais ceux-ci ne sont que temporaires et peuvent varier en fonction du temps et/ou de l'évolution du contexte de travail. La formation à la CUA est donc une voie prometteuse pour promouvoir des compétences qui touchent à tous les domaines du PEI (EADSNE, 2012). Cependant, l'instabilité de certaines données met en évidence deux conditions. D'une part, celle de fournir une structure de formation qui permette de garantir des moments de reprise du contenu de la formation, pour soutenir le développement de concepts plus instables tels que l'auto-efficacité ou la capacité d'adapter la planification aux différents contextes de l'enseignement et de l'éducation spécialisée. D'autre part, celle de renforcer le cadre de recherche pour permettre de multiplier les temps de collecte de données afin de mieux comprendre comment les variables mesurées évoluent et comment elles sont en relation les unes avec les autres.

Cette étude présente des points faibles utiles à relever. Ceux-ci sont principalement imputables au contexte et au dispositif méthodologique mis en place. Tout d'abord, la petite taille de l'échantillon ne permet pas de généraliser les résultats à l'ensemble de la population. De plus, le faible effectif du groupe expérimental n'a pas permis d'analyser certaines corrélations possibles entre les variables. En effet, il aurait été intéressant d'analyser d'éventuelles corrélations positives entre les variables dépendantes et l'influence de facteurs sociodémographiques (tels que le rôle des enseignants ou les années d'expérience professionnelle), ou liés au contexte de
travail, sur l'efficacité de la formation. En particulier, il aurait été pertinent à cet égard de pouvoir mesurer les effets de la participation à la formation de collègues appartenant à une même classe. Le choix d'un échantillonnage par convenance a également limité la fiabilité des données. Malgré les précautions prises pour contrôler ce biais, il n'est pas exclu que la motivation pour participer à la formation ait exercé une influence positive sur les résultats obtenus dans le groupe expérimental.

Par ailleurs, pour des raisons liées à l'uniformisation des conditions cadres du système scolaire des participants, cette étude s'est limitée au canton du Tessin avec ses spécificités et sa culture inclusive. Cet aspect constitue certainement une limite de généralisation des résultats observés. Il serait en effet nécessaire d'orienter de futures recherches afin d'évaluer l'impact des sessions formatives à la CUA dans d'autres cantons en Suisse ou dans d'autres pays. Toujours pour des raisons d'uniformité des conditions de travail des participants, la recherche n'a impliqué que des enseignants actifs dans des classes inclusives de niveau primaire. Il serait donc utile de prévoir de mesurer les effets d'une formation également sur les enseignants d'autres niveaux scolaires ou sur des professionnels actifs dans le domaine de l'appui scolaire (p. ex. enseignants de soutien).

Les instruments de collecte des données constituent un autre aspect sensible de cette recherche. En raison du manque d'instruments spécifiques dans la littérature en langue italienne, des questionnaires non validés, des rubriques auto-traduites ou des instruments de collecte de données conçus *ad hoc* ont été utilisés. Afin de rendre les preuves de cette étude plus solides, il serait donc nécessaire d'étendre le travail en parallèle dans le domaine de la création et de la validation des instruments nécessaires à la collecte des données des variables considérées.

Ces faiblesses sont toutefois contrebalancées par des forces. Tout d'abord, cette recherche constitue l'une des rares études sur la formation à la CUA menées en Europe. L'analyse de la littérature a en effet relevé une seule étude similaire réalisée en Turquie (Unluol Unal et al., 2020). De plus, il s'agit vraisemblablement de la première étude empirique à examiner simultanément l'incidence de la formation à la CUA sur les quatre dimensions du PEI et de la seule, parmi celles identifiées, à s'intéresser aux effets d'une formation à la CUA sur les pratiques de co-enseignement en classe.

Les principales contributions de cette recherche sont cependant liées à la validité écologique de l'étude. Bien que l'échantillon ne puisse pas être considéré comme représentatif de l'ensemble de la population enseignante travaillant dans des classes inclusives au Tessin, l'étude a impliqué 45 % des enseignants actifs dans des classes inclusives au cours de l'année 2022-2023. Le taux élevé de participation à la recherche a entraîné des répercussions considérables sur le système. L'efficacité de la formation a été fortement perçue par les participants, ce qui a créé un fort écho dans le territoire et une demande conséquente pour la mise en œuvre de cours de formation continue sur l'approche CUA dans divers domaines de l'enseignement ordinaire et spécialisé. Le fait d'offrir des formations qui tournent autour du même modèle dans plusieurs secteurs de l'école et dans différents niveaux scolaires constitue certainement une valeur ajoutée, car il permet le développement de concepts partagés et d'un langage commun, ce qui peut contribuer à faciliter les formes de collaboration entre les différents professionnels. En outre, la demande de formation a permis de renforcer le dialogue déjà positif entre les organes de formation et les instances politiques qui régulent l'enseignement spécialisé, alimentant ainsi une relation vertueuse entre la scientificité de l'approche et les pratiques appliquées sur le terrain. La cohérence entre les instances politiques et académiques est en effet centrale, voire mutuellement capitale. D'une part, parce qu'elle assure la continuité entre la théorie et la pratique et crée les conditions nécessaires à l'application et au développement de stratégies et de politiques éducatives fondées sur des données probantes. D'autre part, les conditions favorables à l'inclusion permettent de monitorer son évolution et d'orienter la recherche vers de nouvelles perspectives visant à promouvoir un système scolaire de qualité.

Pour terminer, l'introduction du cadre de la CUA et des neurosciences dans la formation des enseignants constitue un élément important pour le développement des compétences nécessaires à une école plus inclusive.
Toutefois, cette contribution nécessite une récursivité permanente entre les cadres théoriques et les applications pratiques, une conception claire de la politique de soutien à l'inclusion, ainsi qu'un développement et un suivi scientifiques constants. Ce n'est que par un effort concerté et synergique entre les institutions éducatives, politiques et universitaires qu'il sera possible de promouvoir véritablement un environnement d'apprentissage capable de répondre aux besoins de tous les enseignants et, par conséquent, de tous les apprenants.
## 12. Résumé

L'évolution vers une éducation inclusive pose aux enseignants le défi de reconsidérer leurs pratiques pédagogiques et de s'équiper pour faire face à l'hétérogénéité croissante présente dans les classes. Comme dans le reste de l'Europe, plusieurs cantons suisses adoptent des politiques scolaires de plus en plus inclusives en investissant dans le paradigme de l'accessibilité, où les mesures d'éducation spécialisée sont intégrées dans les contextes éducatifs ordinaires. Dans ce panorama, le canton du Tessin se distingue par son engagement marqué en faveur des cultures, des pratiques et des politiques inclusives. Dans un tel contexte, la formation des enseignants, qu'ils soient ordinaires ou spécialisés, joue un rôle crucial en leur fournissant les outils et les compétences nécessaires pour répondre de manière proactive aux besoins de tous les élèves. La Conception Universelle de l'Apprentissage (CUA) offre un cadre théorique et pratique pour relever ces défis. S'appuyant sur la recherche neuroscientifique et les pratiques fondées sur des données probantes, la CUA propose des principes et des lignes directrices pour concevoir des environnements d'apprentissage accessibles, efficaces et inclusifs, adaptés à tous les apprenants, avec ou sans besoins éducatifs particuliers.

Le but de cette thèse est d'analyser les effets d'une formation à la CUA sur le développement des compétences des enseignants travaillant dans des classes inclusives au Tessin. La recherche s'articule autour de deux étapes principales. La première étape consiste en une revue systématique de la littérature analysant 12 études quantitative ou mixtes dans le but de comprendre (1) les effets de la formation à la CUA sur les compétences des enseignants et (2) les caractéristiques qui rendent cette formation efficace. Les études issues de cette revue sont classées en fonction des compétences clés définies dans le Profil européen de l'Enseignant Inclusif afin de mieux identifier les hypothèses et les indicateurs de la recherche expérimentale. La deuxième étape restitue les résultats d'une recherche empirique conduite sur un échantillon de 51 enseignants actifs dans des classes inclusives au Tessin. Suivant une démarche quasi expérimentale, cette partie de l'enquête rapporte l'analyse de l'impact de la formation à la CUA sur quatre variables : (1) les conceptions et le mindset des enseignants, (2) leur capacité à planifier et à mettre en œuvre des leçons accessibles, (3) leurs pratiques de co-enseignement, et (4) leur sentiment d'auto-efficacité.

Les résultats mettent premièrement en évidence que la formation à la CUA a un impact significatif sur les conceptions des enseignants et sur leur capacité à planifier et à mettre en œuvre des leçons accessibles. Deuxièmement, les données montrent que, à la suite de la formation, les enseignants modifient leurs modalités d'organisation du co-enseignement en classe. Enfin, bien que la formation améliore également le sentiment d'auto-efficacité des enseignants, ces effets ne persistent pas dans le temps. Ces résultats permettent de mettre en évidence plusieurs implications et perspectives, à la fois sur les plans de la formation, de la recherche scientifique et des politiques éducatives.

## Mots-clés

Conception Universelle de l'Apprentissage, neurosciences, formation des enseignants, Profil de l'Enseignant Inclusif.
# 13. Répertoires

## 13.1 Liste des acronymes

<table><tr><td>ADDIE:</td><td>Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation</td></tr><tr><td>ANOVA:</td><td>Analyse de variance</td></tr><tr><td>BEP:</td><td>Besoins éducatifs particuliers</td></tr><tr><td>CAST:</td><td>Center for Applied Special Technology</td></tr><tr><td>CDIP:</td><td>Conférence des directrices et des directeurs de l'instruction publique</td></tr><tr><td>COHEP:</td><td>Conférence des recteurs des Hautes Écoles Pédagogiques suisses</td></tr><tr><td>CUA:</td><td>Conception universelle de l'apprentissage</td></tr><tr><td>DECS:</td><td>Dipartimento educazione cultura e sport</td></tr><tr><td>DFA-ASP:</td><td>Dipartimento formazione e apprendimento – Alta scuola pedagogica</td></tr><tr><td>DS:</td><td>Divisione scuola</td></tr><tr><td>EADSNE:</td><td>Agence européenne pour le développement de l'éducation des personnes ayant des besoins particuliers</td></tr><tr><td>ECCI:</td><td>Échelle conceptions constructivistes de l'intelligence</td></tr><tr><td>ECTS:</td><td>European Credit Transfer System</td></tr><tr><td>EPB:</td><td>Evidence-based practices</td></tr><tr><td>FE:</td><td>Fonctions exécutives</td></tr><tr><td>FIE:</td><td>Formation initiale des enseignants</td></tr><tr><td>GC:</td><td>Groupe contrôle</td></tr><tr><td>GE:</td><td>Groupe expérimental</td></tr><tr><td>HEP:</td><td>Haute École Pédagogique</td></tr><tr><td>IBMSPSS:</td><td>IBM Statistical Package for the Social Sciences</td></tr><tr><td>IDEA:</td><td>Individuals with Disabilities Education Improvement Act</td></tr><tr><td>IRIS:</td><td>Center for Training Enhancements (2009)</td></tr><tr><td>NSC:</td><td>Neurosciences cognitives</td></tr><tr><td>OCDE:</td><td>Organisation de coopération et de développement économiques</td></tr><tr><td>OECD:</td><td>Organisation for Economic Co-operation and Development</td></tr><tr><td>ONU:</td><td>Organisation des Nations unies</td></tr><tr><td>PEI:</td><td>Profil enseignant inclusif</td></tr><tr><td>PICOT:</td><td>Population, Intervention, Comparison, Outcome, Time</td></tr><tr><td>RAI:</td><td>Réponse à l'intervention</td></tr><tr><td>RCT:</td><td>Randomized controlled trial</td></tr><tr><td>SAED:</td><td>Scala dell'auto-efficacia del docente</td></tr><tr><td>SQAC:</td><td>Standard Quality Assessment Criteria for Evaluating Primary Research</td></tr></table>
SRUDL: Scoring Rubric on the Three Components of Universal Design for Learning

SUPSI: Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana

TBM: Tree block model

TSR: Teacher Success Rubric

UD: Universal design

UDL: Universal design for learning

UDL-IRN: Universal Design for Learning Implementation & Research Network

UDL-OMT: Universal Design for Learning Observation Measurement Tool

UNESCO: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization
## 13.2 Liste des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1. Nombre de classes inclusives et d'élèves avec des BEP inclus, par année scolaire et par niveau d'enseignement</td><td>14</td></tr><tr><td>Tableau 2. Les six modalités de co-enseignement (Friend &amp; Cook, 2017)</td><td>33</td></tr><tr><td>Tableau 3. Critères d'inclusion et d'exclusion</td><td>73</td></tr><tr><td>Tableau 4. Qualité méthodologique des études sélectionnées</td><td>75</td></tr><tr><td>Tableau 5. Caractéristiques et sujet des études incluses dans la revue</td><td>76</td></tr><tr><td>Tableau 6. Résumé de la conception de l'étude, des méthodes et des instruments principaux</td><td>78</td></tr><tr><td>Tableau 7. Synthèse des types de formation dispensée</td><td>80</td></tr><tr><td>Tableau 8. Résumé des résultats – Conceptions</td><td>81</td></tr><tr><td>Tableau 9. Résumé des résultats- Planification de leçons</td><td>83</td></tr><tr><td>Tableau 10. Résumé des résultats - Implémentation de leçons</td><td>84</td></tr><tr><td>Tableau 11. Résumé des résultats - Perfectionnement professionnel personnel</td><td>85</td></tr><tr><td>Tableau 12. Résumé des résultats – Différences entre enseignants</td><td>86</td></tr><tr><td>Tableau 13. Questionnaire données personnelles</td><td>104</td></tr><tr><td>Tableau 14. Caractéristiques sociodémographiques de l'échantillon de la phase pilote</td><td>115</td></tr><tr><td>Tableau 15. Structure de l'intervention pilote</td><td>117</td></tr><tr><td>Tableau 16. Résultats du test alpha de Cronbach pour l'échelle ECCI dans la phase pilote</td><td>118</td></tr><tr><td>Tableau 17. Résultats du test alpha de Cronbach pour l'échelle SAED dans la phase pilote</td><td>119</td></tr><tr><td>Tableau 18. Résultats de l'enquête qualitative, perception de l'influence de la formation sur les compétences du Profil de l'Enseignant Inclusif</td><td>121</td></tr><tr><td>Tableau 19. Nombre d'enseignants travaillant dans des classes inclusives au Tessin et dans l'échantillon de recherche</td><td>125</td></tr><tr><td>Tableau 20. Composition de l'échantillon</td><td>126</td></tr><tr><td>Tableau 21. Taille de l'échantillon pour chacune des 4 variables</td><td>127</td></tr><tr><td>Tableau 22. Structure et contenu des modules de formation</td><td>129</td></tr><tr><td>Tableau 23. Résultats concernant la fidélité de l'exécution de la formation</td><td>135</td></tr><tr><td>Tableau 24. Résultats concernant la fidélité d'application des lignes directrices CUA</td><td>136</td></tr><tr><td>Tableau 25. Résultats du test de Wilcoxon pour les scores de compréhension de chaque module</td><td>137</td></tr><tr><td>Tableau 26. Analyse de contingence (test exact de Fisher) sur l'échantillon soumis aux questionnaires</td><td>138</td></tr><tr><td>Tableau 27. Résultats du test alpha de Cronbach pour l'échelle ECCI</td><td>139</td></tr><tr><td>Tableau 28. Résultats du test alpha de Cronbach pour l'échelle ECCI avec les items supprimés</td><td>140</td></tr><tr><td>Tableau 29. Résultats du test de normalité de distribution Shapiro-Wilk pour l'échelle ECCI</td><td>141</td></tr><tr><td>Tableau 30. Résultats du test d'homogénéité de variances de Levene pour l'échelle ECCI</td><td>142</td></tr><tr><td>Tableau 31. Résultats du test ANOVA between-subjects pour l'échelle ECCI</td><td>143</td></tr><tr><td>Tableau 32. Résultats du t-test pour échantillon indépendant pour l'échelle ECCI</td><td>143</td></tr></table>