# Entre reproduction et remédiation, quel rôle joue l'école envers les inégalités numériques des jeunes d'âge scolaire?

## Between Reproduction and Remediation, What Role Does School Play in Adressing Digital Inequalities among School-Aged Youth?

doi: 10.18162/fp.2019.502

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Simon Collin

Université du Québec à Montréal (Canada)

Valerie Steeves

Université d'Ottawa (Canada)

Jacquie Burkell

Western University (Canada)

Yannick Skelling-Desmeules

Université du Québec à Montréal (Canada)

R

ésumé

C'objectif de cette étude est de mieux comprendre le rôle que joue l'école envers les inégalités numériques des jeunes d'âge scolaire. Nous avons procédé à des analyses statistiques secondaires d'une base de données ayant fait intervenir 5436 jeunes d'âge scolaire de la 4e à la 11e année en provenance des 10 provinces et des trois territoires canadiens. Les résultats indiquent que les inégalités d'accès et d'usage des technologies à l'école sont relativement insignifiantes, mais s'inscrivent dans le prolongement des inégalités numériques extrascolaires. En revanche, la médiation sociale offerte par les enseignants semble contribuer à remédier aux inégalités de médiation parentale. Nous en concluons que le rôle que joue l'école envers les inégalités numériques est mitigé.

Mots-clés

Jeunes d'âge scolaire, inégalités numériques, contexte extrascolaire, contexte scolaire.

Abstract

The objective of this research is to gain a better understanding of the role of school in addressing digital inequalities among school-aged youth. We conducted secondary statistical analysis from a database involving 5436 school-aged students from grades 4 to 11 from the 10 Canadian provinces and the 3 Canadian territories. The results indicate that inequalities in access to and use of technology at school are rather trivial. However, they stand in line with digital inequalities outside of school. Social mediation offered by teachers seems to help remedy inequalities in parental mediation. We conclude that the role of school in addressing digital inequalities is mitigated.

Keywords

School-aged youth, digital inequalities, outside of school, school.

## Introduction

Bien que la maitrise des technologies constitue une compétence essentielle pour la participation sociale et professionnelle des individus (Tate et Warschauer, 2017), elle est inégalement distribuée au sein des sociétés. Il revient donc à l'École, dans les visées démocratiques qui la sous-tendent, d'assurer à tous les élèves une formation adéquate aux technologies afin de préparer leur participation sociale et professionnelle à venir. Bien que plusieurs études aient démontré que les jeunes d'âge scolaire (éducation primaire et secondaire) sont sujets aux inégalités numériques (p. ex., Eynon, 2009; Gire et Granjon, 2012; Hargittai, 2007, 2010; Livingstone et Helsper, 2007), rares sont les études qui ont cherché à savoir si l'intégration des technologies à l'école permettait de compenser les inégalités numériques extrascolaires. Pour apporter une première piste de réponse à cette question, l'objectif de la présente étude est de mieux comprendre le rôle que joue l'école envers les inégalités numériques des jeunes d'âge scolaire.

Nous commençons par définir ce que sont les inégalités numériques et comment elles ont été étudiées, avant de nous pencher sur le cas spécifique des inégalités numériques chez les jeunes d'âge scolaire. Nous présentons ensuite la méthodologie que nous avons adoptée, ses limites, et les résultats obtenus, avant de les discuter.

## Inégalités numériques : un aperçu

Les inégalités numériques ont été largement documentées dans des disciplines telles que la sociologie et la communication. Jusqu'au début des années 2000, les études sur les inégalités numériques ont essentiellement consisté à décrire les disparités d'accès (voir p. ex.,
Sciadas, 2002 pour le Canada). À la suite de la massification sociale d'Internet dans les années 2000 (Norris, 2001), elles en sont venues au constat qu'une fois résolus les enjeux d'accès, les disparités se déplacent sur le plan des usages, des compétences et des intérêts des usagers (DiMaggio, Hargittai, Celeste et Shafer, 2004; Hargittai, 2002; Van Dijk, 2005), grevant ainsi la capacité des individus à tirer pleinement profit des technologies qui les entourent. Ces constats empiriques ont permis de théoriser plus finement les inégalités numériques en capturant davantage leur complexité et leur imbrication étroite dans des inégalités sociales plus larges (Granjon, 2009).

Parmi les travaux tentant de modéliser les inégalités numériques, les plus connus sont certainement ceux de Van Dijk (2005). Cet auteur postule que les inégalités numériques seraient le fait de facteurs individuels et sociaux, dont ceux de nature socioéconomique (p. ex., niveau d'éducation, emploi), qui sont particulièrement prégnants dans la littérature scientifique (DiMaggio, Hargittai, Celeste et Shafer, 2004; Gire et Granjon, 2012; Hargittai, 2010; Livingstone et Helsper, 2007). Ces facteurs seraient combinés de manière singulière pour chaque individu et détermineraient les plus ou moins grandes ressources (temporelles, financières, sociales, etc.) dont ce dernier dispose pour s'approprier le numérique. Ces ressources influenceraient à leur tour les quatre dimensions constitutives des inégalités numériques – la motivation, l'accès, les compétences et les usages numériques des individus – relativement aux technologies qui les entourent. En reprenant à notre compte les définitions qu'en donne Van Dijk (2002), les inégalités de motivation (que nous appelons aussi intérêts dans le présent article) correspondent à un manque « of elementary digital experience caused by lack of interest, computer anxiety and unattractiveness of the new technology » (p. 3); celles d'accès réfèrent à un manque d'accessibilité aux technologies et à internet dans l'environnement quotidien des individus; les inégalités de compétences renvoient à un manque de savoir et de savoir-faire résultant d'un manque de formation et de soutien social ou d'un fonctionnement peu intuitif de certaines technologies, notamment lorsqu'elles sont spécialisées; finalement, les inégalités d'usage consistent en un manque d'opportunités d'utiliser les technologies accessibles. Selon leur degré d'appropriation du numérique, les individus seraient plus ou moins en mesure de le mettre à profit pour participer socialement, que ce soit sur les plans économique, politique, voire éducatif. En retour, les individus pénalisés par le numérique dans leur participation à la vie sociale seraient davantage en proie à des facteurs individuels et sociaux défavorables à leur appropriation du numérique, de sorte que les inégalités numériques entre individus seraient maintenues, voire renforcées.

## Inégalités numériques chez les jeunes d'âge scolaire

Les recherches montrent depuis longtemps que les jeunes d'âge scolaire utilisent différemment les technologies à l'école et à l'extérieur de l'école. Plus précisément, leur accessibilité aux technologies (en termes de fréquence et de nombre de technologies disponibles), leur autonomie à les utiliser et le type d'usage qu'ils en font sont généralement plus riches et variés en contexte extrascolaire qu'en contexte scolaire (Buckingham, 2007; Cordier, 2015; Eynon, 2009; Li et Ranieri, 2013; OCDE, 2010a, 2010b). Il en va de même pour les modalités d'apprentissage avec les technologies : si l'usage éducatif des technologies est principalement formel en contexte scolaire, les jeunes d'âge scolaire y ajoutent des outils et des usages informels quand ils les utilisent à des fins éducatives en contexte extrascolaire (Fluckiger, 2011; Furlong et Davies, 2012). Cette rupture entre les contextes scolaire et extrascolaire
est valable pour tous les jeunes. Toutefois, elle est susceptible de varier selon leur milieu social et
donc de tomber sous le coup des inégalités numériques, comme nous pouvons le voir maintenant.

En effet, plusieurs études se sont penchées sur le cas des inégalités numériques chez les jeunes d'âge scolaire. Une grande partie d'entre elles se sont attachées à documenter les inégalités numériques en contexte extrascolaire entre jeunes de milieux favorisés et défavorisés (p. ex., Eynon, 2009; Eynon et Geniets, 2016; Gire et Granjon, 2012; Hargittai, 2010; Livingstone et Helsper, 2007; Micheli, 2015; Plantard et Le Mentec, 2013; Robinson, 2009). D'une manière générale, il ressort de ces études que les différences observées entre adultes s'appliquent aussi aux jeunes et expliquent en partie leurs disparités d'accès, d'usage, de compétence et d'intérêt à l'égard des technologies dans leur quotidien. Ce faisant, ces études permettent de nuancer certains discours homogénéisants selon lesquels les jeunes des générations actuelles seraient tous des « natifs du numérique » (Prensky, 2001a, 2001b). En revanche, bien qu'elles permettent de constater la présence d'inégalités numériques entre jeunes d'âge scolaire dans leur quotidien social, elles ne précisent pas pour autant le rôle que joue l'école à cet égard.

Certaines études à dominante qualitative ont davantage intégré l'école dans leurs analyses des inégalités numériques entre jeunes (p. ex., Fluckiger, 2009; Livingstone et Sefton-Green, 2016; Watkins et al., 2018). Elles témoignent de relations complexes, faites de cumulations et de compensations des inégalités numériques entre les contextes extrascolaire et scolaire. Toutefois, les résultats, lorsqu'ils sont comparables, ne font pas consensus. Par exemple, certaines études indiquent que les enseignants contribuent à remédier aux inégalités numériques entre jeunes d'âge scolaire (p. ex., Li et Ranieri, 2013 en Chine; Zhao, Lu, Huang et Wang, 2010 aux États-Unis) grâce aux pratiques numériques qu'ils enseignent à leurs apprenants, indépendamment du milieu social de ces derniers. Au contraire, d'autres rapportent que les enseignants tendent à reproduire les inégalités numériques du contexte extrascolaire en utilisant le numérique moins fréquemment, moins efficacement et de façon moins innovante dans les écoles de milieux défavorisés que dans celles de milieux favorisés (Nunn, Kadel et Eaton-Kawecki Karpyn, 2002; Rafalow, 2014 aux États-Unis; Wang, 2013 en Chine).

En résumé, au-delà du lieu commun que l'école est censée contribuer à remédier aux inégalités numériques (à l'instar des autres inégalités scolaires et sociales), la relation qu'elle entretient vis-à-vis des inégalités numériques extrascolaires reste à approfondir. Sans prétendre en faire le tour, cette étude propose d'amorcer la réflexion sur le rôle que joue l'école envers les inégalités numériques des jeunes d'âge scolaire. Une analyse secondaire d'une base de données existante nous permet d'apporter des pistes de réponse empiriques souhaitant alimenter la réflexion à cet égard.

Méthodologie

Contexte et participants

Cette étude consiste en une analyse secondaire d'une base de données élaborée par Steeves (2014). Cette recherche, dont les données ont été collectées de 2010 à 2013, avait pour objectif de documenter les pratiques et les perceptions des jeunes d'âge scolaire à propos d'internet, en contexte tant scolaire qu'extrascolaire. Au total, 5 436 jeunes d'âge scolaire de la 4e (9 ans) à la 11e année (16 ans) en provenance des 10 provinces et des trois territoires du Canada ont participé à des entrevues et à un questionnaire,
ce qui en fait une des études canadiennes les plus exhaustives sur le sujet. Plusieurs rapports ont été générés concernant l'utilisation d'internet par les jeunes et leur comportement à l'égard du racisme, du sexisme, de la sexualité, de la cyberintimidation ou encore de la gestion de leur vie privée. Bien que le milieu socioéconomique des participants ait été pris en compte et qu'il apparaisse en filigrane de certains résultats, aucun rapport n'a été consacré spécifiquement aux inégalités numériques. Dans le cadre de cette étude, nous exploitons certaines données quantitatives issues du questionnaire.

## Analyse des données

La base de données de Steeves (2014) étant très fournie et abordant des thèmes divers, une première étape consiste à sélectionner les variables les plus pertinentes pour répondre à notre objectif.

Parmi les diverses variables explicatives des inégalités numériques, le niveau socioéconomique est reconnu comme l'une des plus prégnantes (Celeste et Shafer, 2004; Gire et Granjon, 2012; Hargittai, 2010; Livingstone et Helsper, 2007). Pour mesurer le niveau socioéconomique des élèves, la base de données de Steeves (2014) a exploité l'échelle d'aisance familiale (Currie, Elton, Todd et Platt, 1997), qui est composée de quatre questions de type échelle de Likert et dont la validité et la fiabilité sont positives, bien qu'elle puisse encore être améliorée (Kehoe et O'Hare, 2010). Un score composite allant de 0 (très défavorisé) à 12 (très favorisé) a ensuite été généré. Pour mieux isoler la contribution unique de cette variable aux inégalités numériques, nous avons sélectionné comme variables contrôles le sexe, l'âge et la langue parlée à la maison, qui étaient également disponibles dans la base de données.

Pour documenter le rôle de l'école par rapport aux inégalités numériques extrascolaires, nous avons sélectionné un lot de variables technologiques en contexte scolaire et un lot de variables technologiques en contexte extrascolaire, dans le but de pouvoir interpréter les premières à la lumière des secondes. Autrement dit, il s'agit, dans un premier temps, d'identifier les inégalités numériques qui se manifestent à l'école, et dans un second temps, de les mettre en rapport avec celles qui s'expriment en dehors de l'école. Comme les variables technologiques en contexte scolaire et extrascolaire ne concordent pas dans la base de données, il est impossible de conduire des analyses statistiques comparatives. Par défaut, nous avons sélectionné des variables en contexte scolaire et extrascolaire qui étaient « regroupables » sous trois catégories : l'accès aux technologies; les usages technologiques; et la médiation sociale de l'accès et des usages des technologies (voir le tableau 1).

## Tableau 1

Variables technologiques sélectionnées dans le cadre de l'étude.

### Accès aux technologies

- Technologies accessibles à l'école (variable scolaire)

- Technologies autorisées dans la salle de classe (variable scolaire)

- Moyens de se connecter à internet (variable extrascolaire)

### Usages technologiques

- Activités réalisées avec les technologies, à l'école (variable scolaire)

- Activités en ligne (variable extrascolaire)

### Médiation sociale de l'accès et des usages des technologies

- Activités apprises avec l'enseignant (variable scolaire)

- Règles à la maison (variable extrascolaire)

- Activités apprises avec les parents (variable extrascolaire)
Des régressions ont été effectuées pour chacune des variables technologiques en contexte scolaire et extrascolaire, avec le niveau socioéconomique comme variable prédictive et le contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison. Sur la base de ces analyses, nous sommes en mesure de répondre à notre objectif selon deux axes interprétatifs : soit les inégalités numériques en contexte scolaire se manifestent autant qu'en contexte extrascolaire, auquel cas il est possible d'en déduire que l'école ne permet pas de remédier aux inégalités numériques; soit les inégalités numériques en contexte scolaire sont plus discrètes qu'en contexte extrascolaire, auquel cas il est permis de penser que l'école contribue à pallier les inégalités numériques.

## Limites et pertinence méthodologiques

Cette étude n'est pas sans limites méthodologiques. Certaines d'entre elles sont inhérentes aux analyses secondaires. Ainsi, la collecte de données a eu lieu de 2010 à 2013, ce qui induit un décalage temporel, d'une part, entre les différents moments de la collecte, d'autre part, avec le moment de l'analyse secondaire. Or, les innovations technologiques se diffusant rapidement, nous sommes en droit de penser que le « paysage technologique » de l'époque n'est plus le même aujourd'hui. En revanche, il y a tout lieu de croire que, bien qu'elles s'appliquent à des outils technologiques différents suivant les époques, les inégalités numériques suivent sensiblement les mêmes logiques. À titre d'exemple, le modèle des inégalités numériques de Van Dijk (2005), qui décrit le processus par lequel les inégalités numériques s'exercent chez un individu (voir la section *Inégalités numériques : un aperçu*), peut a priori être exploité indépendamment d'une technologie ou d'une autre. Autrement dit, bien que les technologies documentées dans cet article puissent différer de celles de l'époque actuelle, nous pensons qu'elles permettent de révéler certains fonctionnements des inégalités numériques à l'école qui s'avèrent relativement stables.

Un autre corolaire des analyses secondaires est que le choix des variables d'analyse est contraint à celles présentes dans la base de données. Dans le cadre de cet article, cela signifie que les variables technologiques du contexte scolaire n'ont pas été élaborées spécifiquement pour mesurer des marqueurs d'inégalités numériques, comme ça aurait pu être le cas en utilisant un construit théorique tel que celui de Van Dijk (2005). En outre, ces variables ne correspondent pas terme à terme à celles du contexte extrascolaire. Cet état de fait interdit toute comparaison statistique entre ces deux contextes puisque les mesures d'accès, d'usages et de médiation sociale des technologies diffèrent de l'un à l'autre. À ce titre, la mise en lien des inégalités numériques en contexte scolaire et extrascolaire se situe au niveau de l'interprétation des résultats, et non pas des analyses.

Malgré ses limites, cette analyse secondaire nous semble permettre d'amorcer une réflexion sur le rôle de l'école envers les inégalités numériques extrascolaires des jeunes d'âge scolaire. Elle porte sur une base de données unique au Canada dans le domaine du numérique en éducation, non seulement par la taille et l'étendue (4e à 11e années) de son échantillon, mais aussi par la prise en compte des contextes scolaire et extrascolaire. La reproduction d'une base de données similaire est souhaitable, mais nécessiterait temps et financement. En attendant, l'exploitation de cette base de données initiale nous permet d'explorer les inégalités numériques en éducation sous un angle peu documenté dans la littérature scientifique. Aussi, et bien que les limites ci-dessus invitent à la prudence, nous pensons que le choix d'une analyse secondaire reste pertinent et que les résultats qui en ressortent sont susceptibles
de contribuer à l'avancement des connaissances scientifiques et à l'orientation des futures recherches autour de cette thématique.

## Résultats

Dans les lignes qui suivent, nous commençons par décrire les accès, les usages et la médiation sociale des technologies en contexte scolaire. Dans un second temps, nous identifions lesquelles de ces variables sont expliquées de manière significative par le niveau socioéconomique, et nous les mettons en rapport avec les résultats statistiques des variables technologiques du contexte extrascolaire.

### Description des accès, des usages et de la médiation sociale des technologies en contexte scolaire et extrascolaire

### Accès

**Contexte scolaire** – Les écoles ayant participé à l'étude disposent en moyenne de 3,36 technologies mises à la disposition des élèves, bien qu'il soit difficile d'estimer l'accès effectif que ces derniers ont à celles-ci. Les quatre principales sont les laboratoires informatiques (73 % des participants), des sites web de classe fournissant des informations sur les devoirs à effectuer (71 % des participants), des tableaux blancs interactifs (68 % des participants) et des ordinateurs dans les salles de classe (65 % des participants) (voir le tableau 2).

<caption>**Tableau 2**</caption>

Technologies accessibles à l'école (%).

<table><tr><td>Laboratoires informatiques</td><td>73 %</td></tr><tr><td>Sites web de classe avec informations sur les devoirs</td><td>71 %</td></tr><tr><td>Tableaux blancs interactifs</td><td>68 %</td></tr><tr><td>Ordinateurs dans les salles de classe</td><td>65 %</td></tr><tr><td>Services d'aide en ligne pour les devoirs en dehors des heures de classe</td><td>35 %</td></tr><tr><td>Laboratoires médiatiques</td><td>21 %</td></tr></table>

Moins fréquente est la possibilité pour les élèves d'utiliser des technologies (celles de l'école ou les leurs) en salle de classe. Les élèves participants sont en moyenne autorisés à utiliser deux technologies dans la salle de classe. Les plus populaires sont les ordinateurs de bureau ou portables connectés à internet (53 % des participants), sans qu'il soit possible de savoir en quel nombre, ni s'ils sont attitrés à la classe ou s'il s'agit de laboratoires mobiles allant de classe en classe. Les autres technologies permises sont nettement secondaires (voir le tableau 3).

<caption>**Tableau 3**</caption>

Technologies autorisées dans la salle de classe (%).

<table><tr><td>Ordinateurs de bureau ou portables connectés à internet</td><td>53 %</td></tr><tr><td>Lecteurs MP3</td><td>36 %</td></tr><tr><td>Tablettes connectées à internet</td><td>31 %</td></tr><tr><td>Lecteurs de livres numériques</td><td>27 %</td></tr><tr><td>Téléphones portables intelligents</td><td>25 %</td></tr></table>
Il est intéressant de relever que l'utilisation du cellulaire en salle de classe, qui est au cœur des initiatives pédagogiques du BYOD (Bring Your Own Device), est permise dans une minorité des classes participantes (25,1 % des participants), alors qu'ils sont 45 % à l'utiliser pour se connecter à internet en dehors de l'école (voir le tableau 4). Il s'agit de la technologie ayant le plus grand différentiel d'accès entre le contexte scolaire et extrascolaire.

**Contexte extrascolaire** – La variable documentant l'accès aux technologies en contexte extrascolaire concerne la connectivité des élèves. En moyenne, ces derniers disposent de 2,8 technologies connectées à internet dans leur quotidien extrascolaire. Comme le montre le tableau 4, la plus commune est l'ordinateur, qu'il soit de bureau (72 % des participants) ou portable (68 % des participants), alors que les autres technologies sont utilisées de façon minoritaire pour aller sur internet (voir le tableau 4).

## Tableau 4

Moyens de se connecter à internet (%).

<table><tr><td>Ordinateur de bureau</td><td>72%</td></tr><tr><td>Ordinateur portable</td><td>68%</td></tr><tr><td>Lecteur MP3</td><td>47%</td></tr><tr><td>Téléphone portable intelligent</td><td>45%</td></tr><tr><td>Console de jeux</td><td>42%</td></tr><tr><td>Bibliothèque ou centre communautaire</td><td>6%</td></tr><tr><td>Connexion seulement à l'école</td><td>1%</td></tr></table>

## Usages

Nous pouvons maintenant nous pencher sur le cas des usages technologiques des élèves.

**Contexte scolaire** – Les élèves rapportent réaliser en moyenne 2,46 activités au moyen des technologies disponibles en contexte scolaire. Celle qui domine largement est la recherche d'informations pour réaliser un travail scolaire (59 % des participants), suivie moindrement par la lecture de manuels scolaires (36 % des participants), l'utilisation de jeux éducatifs (30 % des participants) et le visionnement de vidéos ou l'écoute de podcasts (29 % des participants) (voir le tableau 5).

## Tableau 5

Activités réalisées avec les technologies, à l'école (%).

<table><tr><td>Recherche d'informations pour la réalisation d'un travail scolaire</td><td>59%</td></tr><tr><td>Lecture de manuels scolaires</td><td>36%</td></tr><tr><td>Utilisation de jeux éducatifs</td><td>30%</td></tr><tr><td>Visionnement de vidéos ou écoute de podcasts</td><td>29%</td></tr><tr><td>Aide à la concentration (ex. : écouter de la musique sur iPod)</td><td>27%</td></tr><tr><td>Récompense quand le travail est terminé rapidement</td><td>22%</td></tr><tr><td>Communication avec les autres élèves de la classe à propos d'un travail scolaire</td><td>17%</td></tr><tr><td>Contribution au blogue ou au wiki de la classe</td><td>14%</td></tr><tr><td>Communication avec des gens à l'extérieur de la classe pour un travail scolaire</td><td>11%</td></tr></table>
**Contexte extrascolaire** – En contexte extrascolaire, les usages technologiques des participants ont principalement été mesurés par la fréquence des types d'activités qu'ils réalisent sur internet (voir le tableau 6). À cet égard, une majorité de participants (58,8 %) pratiquent au moins une fois par semaine des activités ludiques (p. ex., jouer à un jeu en ligne), ce qui en fait de loin l'activité la plus partagée. Les activités relationnelles (p. ex., écrire des messages ou publier des photos sur un site de réseautage social) sont au second plan avec 25,2 % des élèves qui rapportent les utiliser au moins une fois par semaine. Les activités restantes sont nettement moins représentées. Les activités qui représentent des comportements à risque (p. ex., partager des informations personnelles, jouer à des jeux en ligne qui impliquent de l'argent, regarder de la pornographie en ligne, discuter en ligne avec des gens qui n'ont jamais été rencontrés dans la vie réelle, etc.) et les activités en lien avec l'engagement civique ou politique (écrire un message dans un site d'actualités) sont pratiquées au moins une fois par semaine par respectivement 5,6 % et 5,1 % des élèves, alors que la création (p. ex., publier une histoire ou une création médiatique) l'est à hauteur de 3,5 %.

**Tableau 6**

<table><caption>Usages technologiques hors de l'école (%).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Type d'activité</th><th colspan="6">Fréquence</th></tr><tr><th>Au moins une fois par jour</th><th>Au moins une fois par semaine</th><th>Au moins une fois par mois</th><th>Au moins une fois par année</th><th>Moins d'une fois par année</th><th>Jamais</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ludiques</td><td>30,6 %</td><td>28,2 %</td><td>19,0 %</td><td>8,0 %</td><td>5,5 %</td><td>8,9 %</td></tr><tr><td>Relationnelles</td><td>11,8 %</td><td>13,4 %</td><td>9,4 %</td><td>29,6 %</td><td>14,4 %</td><td>23,4 %</td></tr><tr><td>Représentant des comportements à risque</td><td>0,9 %</td><td>4,7 %</td><td>15,2 %</td><td>33,5 %</td><td>37,0 %</td><td>8,7 %</td></tr><tr><td>Liées à l'engagement civique ou politique</td><td>2,0 %</td><td>3,1 %</td><td>8,7 %</td><td>15,7 %</td><td>23,5 %</td><td>47,0 %</td></tr><tr><td>Créatives</td><td>1,3 %</td><td>2,2 %</td><td>5,8 %</td><td>15,5 %</td><td>28,7 %</td><td>46,5 %</td></tr></tbody></table>

**Médiation sociale de l'accès et des usages technologiques**

**Contexte scolaire** – La médiation sociale à l'école a été mesurée par le nombre d'activités sur internet apprises avec l'enseignant. Les élèves rapportent avoir appris en moyenne 3,34 activités par l'intermédiaire de leur enseignant. Les activités les plus rapportées concernent la gestion de la cyberintimidation (60,8 % des participants), les comportements sécuritaires (51,6 % des participants) et la recherche d'information en ligne (44,6 %) (voir le tableau 7).
## Tableau 7

Activités en ligne apprises avec l'enseignant (%).

<table><tr><td>Gestion de la cyberintimidation</td><td>60,8 %</td></tr><tr><td>Comportements sécuritaires en ligne</td><td>51,6 %</td></tr><tr><td>Recherche d'information en ligne</td><td>44,6 %</td></tr><tr><td>Jugement de véracité sur l'information trouvée en ligne</td><td>40,9 %</td></tr><tr><td>Pratiques légales ou illégales</td><td>40,5 %</td></tr><tr><td>Gestion de l'information haineuse, sexiste ou raciste</td><td>38,0 %</td></tr><tr><td>Utilisation et collection des informations personnelles par les compagnies</td><td>23,0 %</td></tr><tr><td>Utilisation des paramètres de confidentialité</td><td>14,7 %</td></tr></table>

**Contexte extrascolaire** – Deux types de médiation sociale ont été étudiés en contexte extrascolaire : la présence de règles familiales dans l'utilisation des technologies et les activités technologiques apprises avec les parents.

En ce qui concerne la présence de règles familiales dans l'utilisation des technologies, les élèves en rapportent 3,5 en moyenne. Les plus populaires concernent le partage d'informations personnelles sur internet (52,7 % des participants), le contact avec des inconnus sur internet ou par le cellulaire (50 % des participants), les sites web qu'il est interdit de visiter et le respect des personnes (46,1 % et 45,9 % des participants respectivement) (voir le tableau 8).

## Tableau 8

Règles familiales dans l'utilisation des technologies (%).

<table><tr><td>Partage des informations personnelles sur internet</td><td>52,7 %</td></tr><tr><td>Contact avec des inconnus sur internet ou par le cellulaire</td><td>50,0 %</td></tr><tr><td>Visite de sites web interdits</td><td>46,1 %</td></tr><tr><td>Respect des gens en ligne</td><td>45,9 %</td></tr><tr><td>Rencontres physiques avec quelqu'un qui a été rencontré en ligne</td><td>42,3 %</td></tr><tr><td>Discussion avec les parents à propos de choses qui peuvent rendre inconfortables</td><td>37,0 %</td></tr><tr><td>Téléchargement de clips musicaux, de téléséries, de films ou de logiciels</td><td>31,4 %</td></tr><tr><td>Limitation du temps autorisé à passer sur internet</td><td>30,5 %</td></tr><tr><td>Aucune règle</td><td>14,7 %</td></tr></table>

Concernant les activités technologiques apprises avec les parents, les élèves rapportent en apprendre en moyenne 3,2, ce qui est légèrement moins élevé que le nombre d'activités apprises avec les enseignants. Les plus représentées concernent les comportements sécuritaires (62,3 %), les pratiques légales ou illégales (56 %) et la recherche d'information en ligne (46,4 %) (voir le tableau 9).
## Tableau 9

Activités en ligne apprises avec les parents (%).

<table><tr><td>Comportements sécuritaires en ligne</td><td>62,3 %</td></tr><tr><td>Pratiques légales ou illégales</td><td>56,0 %</td></tr><tr><td>Recherche d'information en ligne</td><td>46,4 %</td></tr><tr><td>Gestion de la cyberintimidation</td><td>41,4 %</td></tr><tr><td>Utilisation des paramètres de confidentialité</td><td>39,7 %</td></tr><tr><td>Gestion de l'information haineuse, sexiste ou raciste</td><td>37,5 %</td></tr><tr><td>Jugement de véracité sur l'information trouvée en ligne</td><td>35,4 %</td></tr><tr><td>Utilisation et collection des informations personnelles par les compagnies</td><td>32,9 %</td></tr></table>

La section suivante reprend chacune de ces variables et identifie celles qui sont expliquées de manière significative par le niveau socioéconomique des élèves.

### Identification des variables numériques scolaires expliquées par le niveau socioéconomique et mise en rapport avec les variables numériques extrascolaires

D'un point de vue statistique, les résultats indiquent que le niveau socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison, est une variable significative, mais très peu signifiante des inégalités numériques pour la plupart des variables technologiques étudiées. De plus, comme on pouvait s'y attendre, les variations significatives entre élèves sont à l'avantage de ceux dont le niveau socioéconomique est plus élevé, à quelques exceptions près que nous ne manquerons pas de souligner lorsque c'est le cas.

**Accès** – Le tableau 10 permet de constater que l'accès technologique à l'école varie de manière significative entre les élèves suivant leur niveau socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison. Cependant, la part de variation attribuable au niveau socioéconomique est faible : elle est de 0,8 % pour le nombre de technologies accessibles à l'école et de 2,3 % pour le nombre de technologies permises en salle de classe.

## Tableau 10

Variations significatives de l'accès technologique en contexte scolaire sous l'effet de la variable socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédicteurs</th><th colspan="2">Technologies accessibles à l'école</th><th colspan="2">Technologies permises en salle de classe</th></tr><tr><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Âge</td><td>0,24**</td><td>0,24**</td><td>0,25**</td><td>0,25**</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>0,03*</td><td>0,03*</td><td>00</td><td>00</td></tr><tr><td>Langue</td><td>00</td><td>00</td><td>-0,13**</td><td>-0,12**</td></tr><tr><td>Niv. socioéc.</td><td colspan="2">0,09**</td><td colspan="2">0,15**</td></tr><tr><td>Delta R²</td><td colspan="2">0,008**</td><td colspan="2">0,023**</td></tr><tr><td>Total R²</td><td>0,061**</td><td>0,07**</td><td>0,081**</td><td>0,104**</td></tr></tbody></table>

Remarque :

Les coefficients bêta standardisés sont présentés.

<footnote>*p < 0.05. **p < 0.01</footnote>
Le laboratoire informatique est le seul dispositif technologique qui ne différencie pas de manière significative les élèves selon leur niveau socioéconomique (p > .05), peut-être parce que sa présence dans les écoles canadiennes s'est massifiée avec le temps. Les autres technologies varient de manière significative et toujours à l'avantage des élèves socioéconomiquement favorisés.

Concernant le contexte extrascolaire, le tableau 11 indique que le niveau socioéconomique explique de manière significative une petite part (3,2 %) de la variation entre élèves en ce qui a trait au nombre de moyens d'accès à internet, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison.

## Tableau 11

Variations significatives de l'accès technologique en contexte extrascolaire sous l'effet de la variable socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédicteurs</th><th colspan="2">Moyens d'accès à internet</th></tr><tr><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Âge</td><td>0,1**</td><td>0,1**</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>-0,1**</td><td>-0,1**</td></tr><tr><td>Langue</td><td>00</td><td>0,010</td></tr><tr><td>Niv. socioéc.</td><td colspan="2">0,17**</td></tr><tr><td>Delta R<sup>2</sup></td><td colspan="2">0,032**</td></tr><tr><td>Total R<sup>2</sup></td><td>0,021**</td><td>0,053**</td></tr></tbody></table>

Remarque :

Les coefficients bêta standardisés sont présentés.

Il est intéressant de noter que les élèves de niveau socioéconomique moins élevé sont significativement plus nombreux à accéder à internet à la bibliothèque ou dans des centres communautaires (b standard. = -0.054, t = 3,488, p < .000), sans doute pour compenser le manque d'accès à la maison. Pour tous les autres moyens de connexion à internet, les élèves de niveau socioéconomique favorisés sont significativement plus nombreux à y accéder. Sur ce point, le téléphone cellulaire intelligent ($\Delta R^2$ = .012, $F(1, 4170)$ = 62.226, p < .000) et l'ordinateur portable ($\Delta R^2$ = .037, $F(1, 4170)$ = 161.941, p < .000) sont sujets à des différences plus marquées selon le niveau socioéconomique (variances expliquées respectives de 1,2 % et 3,7 %) que les autres moyens d'accès.

**Usages** – Les résultats du tableau 12 montrent que le niveau socioéconomique explique une part significative mais petite (2 %) de la variation entre élèves du nombre d'activités qu'ils réalisent avec les technologies en salle de classe, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison.

<footnote>*p < 0.05. **p < 0.01</footnote>
Tableau 12

Variations significatives des activités technologiques en salle de classe sous l'effet de la variable socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédicteurs</th><th colspan="2">Activités technologiques en salle de classe</th></tr><tr><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Âge</td><td>0,23**</td><td>0,23**</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>0,010</td><td>0,010</td></tr><tr><td>Langue</td><td>0,06**</td><td>0,07**</td></tr><tr><td>Niv. socioéc.</td><td></td><td>0,14**</td></tr><tr><td>Delta R<sup>2</sup></td><td></td><td>0,02**</td></tr><tr><td>Total R<sup>2</sup></td><td>0,058**</td><td>0,079**</td></tr></tbody></table>

Remarque :

Les coefficients bêta standardisés sont présentés.

Notons que les élèves issus de milieux socioéconomiques moins élevés sont plus nombreux à ne réaliser aucune activité avec les technologies en salle de classe (b standard. = -0.114, t = 7,452, p < .000). Au contraire, les autres activités sont davantage réalisées par les élèves de milieu socioéconomique favorisé, et ce, de manière significative.

Sur le plan extrascolaire, il est intéressant de noter que la variable socioéconomique se décline différemment selon le type d'activités. À partir du tableau 13, nous pouvons d'abord noter que les usages extrascolaires liés à des comportements à risque, à la création ou à l'engagement civique ou politique ne montrent pas de différence significative entre élèves selon leur niveau socioéconomique, peut-être parce qu'ils concernent une minorité très faible d'élèves (voir résultats descriptifs plus haut). Les jeux (non éducatifs) en ligne, pour leur part, sont significativement plus pratiqués par les élèves de milieux socioéconomiquement favorisés (b standard. = .038, t = 2,648, p < .01). Finalement, le niveau socioéconomique explique une part marginale significative des usages des médias sociaux, à l'avantage des élèves issus des milieux socioéconomiquement défavorisés (b standard. = -.049, t = 3,505, p < .000), ce qui peut possiblement s'expliquer par le fait que ces derniers ont moins de restrictions parentales dans leurs usages des technologies, comme nous pouvons le voir dans la section suivante.

<footnote>*p<0.05. **p<0.01</footnote>
## Tableau 13

Variations significatives des usages technologiques en contexte extrascolaire sous l'effet de la variable socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédicteurs</th><th colspan="2">Publier des commentaires ou des images sur un site de réseau social</th><th colspan="2">Lire les publications des autres sur les sites de réseau social</th><th colspan="2">Parler à des gens rencontrés en ligne, mais jamais rencontrés physiquement</th></tr><tr><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Âge</td><td>-0,352**</td><td>-0,352**</td><td>-0,462**</td><td>-0,462**</td><td>-0,196**</td><td>-0,195**</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>-0,121**</td><td>-0,122**</td><td>-0,078**</td><td>-0,078**</td><td>0,128**</td><td>0,129**</td></tr><tr><td>Langue</td><td>-0,001</td><td>-0,001</td><td>0,015</td><td>0,012</td><td>-0,012</td><td>-0,009</td></tr><tr><td>Niv. socioéc.</td><td colspan="2">-0,039**</td><td colspan="2">-0,049**</td><td colspan="2">0,045**</td></tr><tr><td>Delta R<sup>2</sup></td><td colspan="2">0,001**</td><td colspan="2">0,002**</td><td colspan="2">0,002**</td></tr><tr><td>Total R<sup>2</sup></td><td>0,137**</td><td>0,138**</td><td>0,217**</td><td>0,219**</td><td>0,055**</td><td>0,057**</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédicteurs</th><th colspan="2">Piéger ou troller quelqu'un</th><th colspan="2">Publier un tweet sur Twitter</th><th colspan="2">Télécharger ou regarder une émission ou un film en ligne</th></tr><tr><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Âge</td><td>-0,180**</td><td>-0,180**</td><td>-0,336**</td><td>-0,337**</td><td>-0,137**</td><td>-0,138**</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>0,323**</td><td>0,323**</td><td>-0,145**</td><td>-0,145**</td><td>0,037*</td><td>0,036*</td></tr><tr><td>Langue</td><td>0,013</td><td>0,011</td><td>0,120**</td><td>0,118**</td><td>0,075**</td><td>0,071**</td></tr><tr><td>Niv. socioéc.</td><td colspan="2">-0,033*</td><td colspan="2">-0,036*</td><td colspan="2">-0,069**</td></tr><tr><td>Delta R<sup>2</sup></td><td colspan="2">0,001*</td><td colspan="2">0,001*</td><td colspan="2">0,005**</td></tr><tr><td>Total R<sup>2</sup></td><td>0,138**</td><td>0,139**</td><td>0,144**</td><td>0,145**</td><td>0,024</td><td>0,029</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédicteurs</th><th colspan="2">Suivre une célébrité sur Twitter</th><th colspan="2">Jouer à des jeux en ligne</th></tr><tr><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Âge</td><td>-0,299**</td><td>-0,299**</td><td>0,255**</td><td>0,255**</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>-0,183**</td><td>-0,184**</td><td>0,269**</td><td>0,269**</td></tr><tr><td>Langue</td><td>0,064**</td><td>0,061**</td><td>0,028</td><td>0,030*</td></tr><tr><td>Niv. socioéc.</td><td colspan="2">-0,040**</td><td colspan="2">0,038**</td></tr><tr><td>Delta R<sup>2</sup></td><td colspan="2">0,002</td><td colspan="2">0,001</td></tr><tr><td>Total R<sup>2</sup></td><td>0,124</td><td>0,125</td><td>0,136</td><td>0,137</td></tr></tbody></table>

Remarque :

Les coefficients bêta standardisés sont présentés.

<footnote>*p < 0.05. **p < 0.01</footnote>
**Médiation sociale de l'accès et des usages technologiques** – Le nombre d'activités apprises avec l'enseignant ne varie pas significativement entre les élèves suivant leur niveau socioéconomique (voir le tableau 14), après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison. Autrement dit, les élèves rapportent apprendre autant d'activités avec leurs enseignants, peu importe leur niveau socioéconomique.

## Tableau 14

Variations de la médiation sociale en contexte scolaire sous l'effet de la variable socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédicteurs</th><th colspan="2">Activités apprises avec l'enseignant</th></tr><tr><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Âge</td><td>-0,06**</td><td>-0,06**</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>0,14**</td><td>0,14**</td></tr><tr><td>Langue</td><td>-0,15**</td><td>-0,15**</td></tr><tr><td>Niv. socioéc.</td><td colspan="2">0,030</td></tr><tr><td>Delta R<sup>2</sup></td><td colspan="2">00</td></tr><tr><td>Total R<sup>2</sup></td><td>0,049**</td><td>0,050</td></tr></tbody></table>

Remarque :

Les coefficients bêta standardisés sont présentés.

Sur le plan extrascolaire, en revanche, les deux variables liées à la médiation sociale varient significativement selon le niveau socioéconomique des élèves après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison, bien que marginalement. Ainsi, la variation du nombre de règles dans l'utilisation des technologies à la maison est expliquée à hauteur de 0,6 % par le niveau socioéconomique, alors que la variation du nombre d'activités apprises avec les parents l'est à hauteur de 1,2 % (voir le tableau 15). Dans les deux cas, la médiation parentale est à l'avantage des élèves de milieux socioéconomiquement favorisés, qui semblent donc être plus accompagnés dans leurs accès et usages des technologies.

## Tableau 15

Variations de la médiation sociale en contexte extrascolaire sous l'effet de la variable socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Prédicteurs</th><th colspan="2">Nombre de règles à la maison</th><th colspan="2">Activités apprises avec les parents</th></tr><tr><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th><th>Étape 1</th><th>Étape 2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Âge</td><td>-0,26**</td><td>-0,26**</td><td>-0,21**</td><td>-0,2**</td></tr><tr><td>Sexe</td><td>0,18**</td><td>0,18**</td><td>0,11**</td><td>0,11**</td></tr><tr><td>Langue</td><td>-0,020</td><td>-0,010</td><td>-0,06**</td><td>-0,05**</td></tr><tr><td>Niv. socioéc.</td><td colspan="2">0,07**</td><td colspan="2">0,11**</td></tr><tr><td>Delta R<sup>2</sup></td><td colspan="2">0,006**</td><td colspan="2">0,012**</td></tr><tr><td>Total R<sup>2</sup></td><td>0,106**</td><td>0,112**</td><td>0,061**</td><td>0,073**</td></tr></tbody></table>

Remarque :

Les coefficients bêta standardisés sont présentés.

<footnote>*p < 0.05. **p<0.01</footnote>

<footnote>*p<0.05. **p<0.01</footnote>
## Discussion

Pour rappel, l'objectif de cette étude était de mieux comprendre le rôle que joue l'école envers les inégalités numériques des jeunes d'âge scolaire. D'une manière générale et transversale à nos résultats, il apparaît que le niveau socioéconomique, après contrôle du sexe, de l'âge et de la langue parlée à la maison, est une variable significative, mais relativement insignifiante des inégalités numériques pour la plupart des variables technologiques relatives au contexte scolaire, à l'instar de celles du contexte extrascolaire. En convoquant les deux axes interprétatifs que nous avons évoqués plus haut (voir la section *Analyse des données*), il est possible d'avancer que le contexte scolaire est globalement porteur d'inégalités numériques, au même titre que le contexte extrascolaire. Dans cette perspective, notre étude semble confirmer le fait que les inégalités numériques observées en contexte extrascolaire (Gire et Granjon, 2012; Hargittai, 2010; Livingstone et Helsper, 2007) se prolongent en contexte scolaire. En revanche, elle nuance l'ampleur des inégalités numériques entre élèves. Ce constat peut en partie s'expliquer par la méthodologie adoptée. Cette dernière résulte d'une analyse secondaire qui, par nature, pose certaines contraintes d'analyse (voir la section *Limites et pertinence méthodologiques*). Entre autres, les interactions entre l'école et les inégalités numériques extrascolaires forment un phénomène complexe que les variables disponibles n'ont peut-être pas permis de refléter à leur juste mesure.

Plus précisément, l'accès aux technologies en contexte scolaire (nombre de technologies accessibles; nombre de technologies permises en salle de classe) varie significativement entre les élèves suivant leur niveau socioéconomique, hormis pour le laboratoire informatique, ce qui peut sans doute être attribué au fait que sa présence dans les écoles canadiennes s'est massifiée avec le temps. Ces résultats en contexte scolaire semblent cohérents avec ceux du contexte extrascolaire, qui indiquent que les élèves issus de milieux favorisés disposent de plus de moyens d'accès à internet. La seule exception est l'accès à internet à la bibliothèque ou dans des centres communautaires, pour lequel les élèves issus des milieux défavorisés sont plus nombreux à s'en prévaloir, sans doute pour pallier le manque de connexions à la maison. Aussi, malgré la massification sociale des technologies dans la société canadienne actuelle, les inégalités d'accès subsistent, bien que moindrement.

Les usages technologiques en contexte scolaire (nombre d'activités réalisées avec les technologies en salle de classe) varient eux aussi significativement à l'avantage des élèves des milieux favorisés. À l'inverse, les élèves de milieux défavorisés sont plus nombreux à ne réaliser aucune activité avec les technologies en salle de classe. Sur le plan extrascolaire, les usages liés aux comportements à risque, à la création ou à l'engagement civique ou politique ne montrent pas de différence significative entre élèves selon leur niveau socioéconomique. Rappelons qu'ils ne concernent qu'une minorité très faible d'élèves. En revanche, les usages des médias sociaux sont davantage pratiqués par les élèves issus des milieux socioéconomiquement défavorisés. Ce résultat peut sans doute s'expliquer par le fait que ces derniers sont moins accompagnés par leurs parents dans leurs usages des technologies.

En effet, sur le plan de la médiation sociale de l'accès et des usages technologiques, nous notons des tendances inverses entre le contexte scolaire et extrascolaire : le contexte scolaire (nombre d'activités apprises avec l'enseignant) ne montre pas de variation significative d'un élève à l'autre suivant leur niveau socioéconomique alors que le contexte extrascolaire (nombre de règles dans l'utilisation des technologies à la maison; nombre d'activités apprises avec les parents) opère systématiquement à
l'avantage des élèves des milieux favorisés. Ces résultats invitent à penser que si les élèves issus de milieux défavorisés ne bénéficient pas de la même qualité de médiation sociale que les élèves de milieux favorisés en contexte extrascolaire, les enseignants contribuent a priori à y remédier. En outre, leurs pratiques à l'égard du numérique semblent relativement convergentes avec celles des parents d'élèves : parmi les trois premières activités apprises par les élèves avec leurs parents ou leurs enseignants, deux sont semblables et concernent les comportements sécuritaires et la recherche d'information.

En somme, si l'accès et les usages des technologies par les élèves en contexte scolaire semblent principalement s'inscrire dans le prolongement des inégalités numériques constatées en contexte extrascolaire, la médiation offerte par les enseignants semble susceptible de remédier aux inégalités de médiation parentale. Ces résultats rejoignent plusieurs études et s'en distancient par certains aspects. Ainsi, les inégalités d'accès et d'usage des technologies en contexte scolaire (sans mise en rapport avec les inégalités en contexte extrascolaire) ont été identifiées par Nunn et al. (2002) dans l'État du Maryland (États-Unis), conformément aux résultats de notre étude. En revanche, ces auteurs ont également trouvé que les enseignants des écoles de milieux défavorisés utilisaient moins les technologies et avaient des compétences technologiques moins élevées que ceux des milieux favorisés. Ces derniers résultats semblent diverger des nôtres, dans lesquels les enseignants semblent susceptibles de contribuer à remédier aux inégalités numériques. Plus récente, l'étude de Rafalow (2014) a porté sur les usages du tableau blanc interactif par cinq enseignants aux États-Unis. Relativement à l'idée que les croyances des enseignants à propos de leurs élèves orientent leurs pratiques, cet auteur constate que les enseignants des milieux défavorisés ont des usages du tableau blanc interactif moins actifs et créatifs que ceux des milieux plus favorisés. Cette étude s'inscrit aussi en divergence de la nôtre, dans laquelle aucune différence significative de médiation sociale par les enseignants n'a été trouvée selon le niveau socioéconomique. Aussi, le rôle de l'enseignant à l'égard des inégalités numériques mériterait d'être précisé, car il semble non consensuel. Il est permis de penser que ces divergences du rôle des enseignants sont en partie dues à des variations dans les degrés d'inégalités scolaires et sociales entre les provinces et pays étudiés, de même qu'en fonction des politiques scolaires et publiques mises en place pour y remédier. Dans ce sens, le rôle que l'école pourrait jouer à l'égard des inégalités numériques chez les jeunes d'âge scolaire est susceptible de s'opérationnaliser de manière singulière d'un système éducatif à un autre et gagne donc à être appréhendé de manière située. Rappelons finalement que la collecte de données a eu lieu de 2010 à 2013, ce qui marque nécessairement un décalage technologique avec l'époque actuelle. Toutefois, dans la mesure où les inégalités numériques sont imbriquées dans les inégalités sociales et scolaires et que ces dernières ont augmenté (voir, p. ex., Maroy et Kamanzi, 2017 pour le cas du Québec), il y a tout lieu de croire qu'elles se poursuivent en changeant de forme et de modalité au fur et à mesure des nouveaux développements techniques. À titre d'exemple, l'étude de Rideout et Katz (2016) montre que les foyers américains les plus défavorisés sont plus nombreux à n'accéder à internet que par l'intermédiaire d'un téléphone intelligent, ce qui est susceptible de pénaliser les élèves dans la réalisation de leurs devoirs scolaires. Une reproduction de la présente étude sur des données récentes serait donc pertinente pour mieux comprendre les formes et les modalités actuelles que prennent les inégalités numériques chez les jeunes d'âge scolaire.
Références

Buckingham, D. (2007). *Beyond technology: Children's learning in the age of digital culture*. Cambridge : Polity Press.

Cordier, A. (2015). *Grandir connectés : les adolescents et la recherche d'information*. Caen : C&F Éditions.

Currie, C. E., Elton, R. A., Todd, J. et Platt, S. (1997). Indicators of socioeconomic status for adolescents: The WHO health behavior in school-aged children survey. *Health Education Research, 12*(3), 385-397.
http://dx.doi.org/10.1093/her/12.3.385

DiMaggio, P., Hargittai, E., Celeste, C. et Shafer, S. (2004). Digital inequality: From unequal access to differenciated use. Dans K. M. Neckerman (dir.), *Social inequality* (p. 355-400). New York, NY : Russell Sage Fundation.

Eynon, R. (2009). Mapping the digital divide in Britain: implications for learning and education. *Learning, Media and Technology, 34*(4), 277-290. http://dx.doi.org/10.1080/17439880903345874

Eynon, R. et Geniets, A. (2016). The digital skills paradox: how do digitally excluded youth develop skills to use the internet? *Learning, Media and Technology, 41*(3), 463-479. http://dx.doi.org/10.1080/17439884.2014.1002845

Fluckiger, C. (2009). Inégalités sociales et différenciation des usages à l'adolescence. Dans F. Granjon, B. Lelong et J. L. Metzger, *Inégalités numériques : clivages sociaux et modes d'appropriation des TIC* (p. 223-250). Repéré à https://hal.univ-lille3.fr/hal-01375360/document

Fluckiger, C. (2011, juin). *La collaboration ordinaire des étudiants par les outils du web social*. Communication présentée au colloque EPAL, Grenoble. Repéré à https://hal.univ-lille3.fr/hal-01613713/document

Furlong, J. et Davies, C. (2012). Young people, new technologies and learning at home: Taking context seriously. *Oxford Review of Education, 38*(1), 45-62. http://dx.doi.org/10.1080/03054985.2011.577944

Gire, F. et Granjon, F. (2012). Les pratiques des écrans des jeunes français. Déterminants sociaux et pratiques culturelles associées. RESET (Recherches en sciences sociales sur Internet), (1). http://dx.doi.org/10.4000/reset.132

Granjon, F., (2009). Inégalités numériques et reconnaissance sociale. *Les Cahiers du numérique*, Vol.5, n° 1, p. 19-44.

Hargittai, E. (2002). Second-level digital divide: differences in people's online skills. *First Monday*, 7(4).
http://dx.doi.org/10.5210/fm.v7i4.942

Hargittai, E. (2007). Whose space? Differences among users and non-users of social network sites. *Journal of Computer-Mediated Communication, 13*(1), 276-297. http://dx.doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00396.x

Hargittai, E. (2010). Digital na(t)ives? Variation in Internet skills and uses among members of the "Net Generation". *Sociological Inquiry, 80*(1), 92-113. http://dx.doi.org/10.1111/j.1475-682X.2009.00317.x

Kehoe, S. et O'Hare, L. (2010). The reliability and validity of the Family Affluence Scale. *Effective Education, 2*(2), 155-164.
http://dx.doi.org/10.1080/19415532.2010.524758

Li, Y. et Ranieri, M. (2013). Educational and social correlates of the digital divide for rural and urban children: A study on primary school students in a provincial city of China. *Computers & Education, 60*(1), 197-209.
http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2012.08.001

Livingstone, S. et Helsper, E. (2007). Gradations in digital inclusion: children, young people and the digital divide. *New Media & Society, 9*(4), 671-696. http://dx.doi.org/10.1177/1461444807080335

Livingstone, S. et Sefton-Green, J. (2016). *The class: Living and learning in the digital age*. New York, NY : New York University Press. http://dx.doi.org/10.18574/nyu/9781479884575.001.0001

Maroy, C. et Kamanzi, P. C. (2017). Marché scolaire, stratification des établissements et inégalités d'accès à l'université au Québec. *Recherches sociographiques, 58*(3), 581-602. http://dx.doi.org/10.7202/1043466ar

Micheli, M. (2015). What is new in the digital divide? Understanding Internet use by teenagers from different social backgrounds. Dans L. Robinson, S. R. Cotten, J. Schulz, T. M. Hale et A. Williams (dir.), *Communication and Information Technologies Annual*, (vol. 10, p. 55-87). http://dx.doi.org/10.1108/s2050-206020150000010003
Norris, P. (2001). *Digital divide: Civic engagement, information poverty, and the Internet worldwide*. Cambridge : Cambridge University Press.

Nunn, J. A., Kadel, R. S. et Eaton-Kawecki Karpyn, A. (2002). A digital divide in Maryland public schools. *The Electronic Journal of Communication, 12*(1-2). Repéré à http://www.cios.org/EJCPUBLIC/012/1/01214.html

Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE). (2010a). *Are the new millenium learners making the grade? Technology use and educational performance in PISA 2006*. Paris : OCDE. http://dx.doi.org/10.1787/9789264076044-en

Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE). (2010b). *PISA 2009 results. What students know and can do – Student performance in reading, mathematics and science* (vol. 1). Paris : OCDE. http://dx.doi.org/10.1787/97892601450-en

Plantard, P. et Le Mentec, M. (2013). INEDUC : focales sur les inégalités scolaires, de loisirs et de pratiques numériques chez les adolescents. *Terminal*, (113-114), 79-91. http://dx.doi.org/10.4000/terminal.278

Prensky, M. (2001a). Digital natives, digital immigrants part I. *On the Horizon*, 9(5), 1-6.
http://dx.doi.org/10.1108/10748120110424816

Prensky, M. (2001b). Digital natives, digital immigrants part II: Do they really think differently? *On the Horizon*, 9(6), 1-6.
http://dx.doi.org/10.1108/10748120110424843

Rafalow, M. H. (2014). The digital divide in classroom technology use: A comparison of three schools. *International Journal of Sociology of Education*, 3(1), 67-100. http://dx.doi.org/10.4471/rise.2014.04

Robinson, L. (2009). A taste for the necessary: a Bourdieuian approach to digital inequality. *Information, Communication and Society*, 12(4), 488-507. http://dx.doi.org/10.1080/13691180902857678

Rideout, V. J. et Katz, V. S. (2016). *Opportunity for all? Technology and learning in lower-income families*. Repéré à https://www.joanganzcooneycenter.org/wp-content/uploads/2016/01/jgcc_opportunityforall.pdf

Sciadas, G. (2002). *Unveiling the digital divide*. Repéré à
https://www150.statcan.gc.ca/n1/en/pub/56f0004m/56f0004m2002007-eng.pdf?st=x201rG1E

Steeves, V. (2014). *Jeunes Canadiens dans un monde branché, Phase III : La vie en ligne*. Repéré à http://habilomedias.ca/jcmb/vie-en-ligneh

Tate, T., Warschauer, M. (2017). The digital divide in language and literacy education. In Thorne, S., May, S.(Eds.), *Encyclopedia of language and education: Language, education and technology* (3rd ed., pp. 45-56). Cham: Springer

Van Dijk, J. (2002). A framework for digital divide research. *The Electronic Journal of Communication, 12*(1-2). Repéré à http://www.cios.org/EJCPUBLIC/012/1/01211.html

Van Dijk, J. A. G. M. (2005). *The deepening divide – Inequality in the information society*. Londres : Sage.
http://dx.doi.org/10.4135/978145229812

Wang, P.-Y. (2013). Examining the digital divide between rural and urban schools: Technology availability, teachers' integration level and students' perception. *Journal of Curriculum and Teaching, 2*(2), 127-139.
http://dx.doi.org/10.5430/jct.v2n2p127

Watkins, C., Lombana-Bermudez, A., Cho, A., Ryan Vickery, J., Shaw, V. et Weinzimmer, L. (2018). *The digital edge: how Black and Latino youth navigate digital inequality*. New York, NY : New York University Press.

Zhao, L., Lu, Y., Huang, W. et Wang, Q. (2010). Internet inequality: The relationship between high school students' Internet use in different locations and their Internet self-efficacy. *Computers and Education, 55*(4), 1405-1423. http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2010.05.010

Pour citer cet article

Collin, S., Steeves, V., Burkell, J. et Skelling-Desmeules, Y. (2019). Entre reproduction et remédiation, quel role joue l'école envers les inégalités numériques des jeunes d'âge scolaire? *Formation et profession*, 27(3), 59-76.
http://dx.doi.org/10.18162/fp.2019.502