Contexte de l'étude
Cette analyse porte sur les conceptions d'enseignantes et d'enseignants en science et technologie à l'égard de l'utilisation de l'IA en classe. Un questionnaire Likert à 4 niveaux a été administré avant (pré-test) et après (post-test) une formation, auprès de 49 répondants appariés.
Structure des données : Le fichier contient 98 lignes (49 pré + 49 post), une colonne ID pour apparier les répondants, une colonne test indiquant « pré » ou « post », et les 16 questions dans les colonnes G à V.
Les 16 questions
Questions à formulation négative (Q1, Q6, Q7, Q13, Q14, Q15) : Ces questions sont formulées de manière à ce qu'un gain positif des conceptions corresponde à une diminution de la moyenne. On s'attend donc à un gain négatif pour ces questions.
| No | Texte de la question | Formulation |
|---|
Échelle Likert utilisée
Comment reproduire cette analyse avec Microsoft Copilot
Les étapes ci-dessous vous guident pour reproduire l'analyse complète à partir de votre propre fichier de données. Chaque requête est conçue pour être copiée directement dans Copilot (Microsoft 365).
Conseil : Attachez votre fichier Excel dans la conversation Copilot avant d'envoyer la première requête. Plus votre description du fichier est précise, plus les résultats seront fiables. Validez les résultats dans un fichier Excel avant de les utiliser.
Décrire le fichier et demander les statistiques descriptives
Commencez par expliquer la structure du fichier le plus clairement possible et demandez à Copilot de calculer les statistiques de base pour chaque question. Preciser les questions à formulation négative est essentiel pour une interprétation correcte des gains.
Requête à copier dans Copilot
Pourquoi le d de Cohen ? La valeur p indique si le changement est statistiquement significatif, mais ne dit pas à quel point il est important. Le d de Cohen mesure la taille de l'effet : un d autour de 0,2 est petit, 0,5 est moyen, 0,8 est grand.
Créer un document Word avec les graphiques
Une fois les statistiques confirmées, demandez à Copilot de produire un document Word contenant les graphiques. Précisez le type de graphique voulu pour chaque section.
Requête à copier dans Copilot
Astuce : Si Copilot ne génère pas correctement le graphique en haltères, demandez-lui plutôt un graphique à barres horizontales montrant le gain (post − pré) pour chaque question, avec une barre de couleur différente selon que la formulation est positive ou négative.
Créer un fichier Excel pour valider les résultats
Demandez ensuite la création d'un fichier Excel structuré pour vérifier les calculs question par question. Ce fichier vous permet de valider les résultats produits par Copilot à l'étape 1.
Sous-requête à copier dans Copilot
Interpréter les résultats
Une fois les fichiers générés, utilisez le tableau de l'onglet Résultats de cette page comme référence pour interpréter les gains obtenus. Les balises visuelles vous indiquent si le changement va dans le sens attendu et s'il est statistiquement significatif.
Résultats statistiques
Voici les résultats calculés à partir des données du questionnaire (N = 49 répondants appariés). Les colonnes « gain », « d de Cohen » et « valeur p » sont issues d'un test t de Student pairé.
Lecture des gains : Pour les questions à formulation positive (Q2–Q5, Q8–Q12, Q16), un gain positif indique une évolution favorable. Pour les questions à formulation négative (Q1, Q6, Q7, Q13, Q14, Q15), un gain négatif indique une évolution favorable — la moyenne diminue parce que les participants sont moins d'accord avec l'énoncé négatif.
| No | Question | Form. | Moy. pré | Moy. post | Gain | d Cohen | Valeur p | Interprétation |
|---|
Légende — interprétation du gain
Notes méthodologiques
d de Cohen : Calculé comme la moyenne des différences (post − pré) divisée par l'écart-type des différences (pour données appariées). Valeurs indicatives : |d| ≈ 0,2 = petit effet ; |d| ≈ 0,5 = effet moyen ; |d| ≥ 0,8 = grand effet.
Test t de Student pairé : Ce test compare les moyennes avant et après pour les mêmes individus. La valeur p indique la probabilité d'observer un tel écart par hasard si la formation n'avait eu aucun effet. Un seuil α = 0,05 est utilisé comme référence.
Questions à formulation négative : Q1, Q6, Q7, Q13, Q14 et Q15 sont formulées de façon à ce qu'un accord avec l'énoncé représente une conception moins favorable à l'intégration de l'IA. Un gain négatif (diminution de la moyenne) est donc interprété comme une évolution positive.
Comparaison des moyennes pré-test et post-test
Ce graphique présente les moyennes pour les 16 questions au pré-test et au post-test. Les questions à formulation négative sont indiquées par un astérisque (*) — une diminution y représente une évolution favorable.
Graphique des gains
Ce graphique montre le gain (post − pré) pour chaque question. Les barres dans le sens positif indiquent une augmentation de la moyenne ; pour les questions à formulation négative (*), c'est une barre dans le sens négatif qui représente une évolution favorable.
Répartition des réponses par question
Sélectionnez une question pour voir la distribution des 4 niveaux Likert au pré-test et au post-test.