Numéro |
Pédagogie Médicale
Volume 20, Numéro 2, 2019
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Page(s) | 79 - 90 | |
Section | Recherche et Perspectives | |
DOI | https://doi.org/10.1051/pmed/2020009 | |
Publié en ligne | 24 mars 2020 |
Recherche et Perspectives
Traduction, adaptation et évaluation psychométrique préliminaire d’une mesure d’engagement et d’une mesure de charge cognitive en contexte d’apprentissage numérique
Translation, adaptation and preliminary psychometric evaluation of a measure of engagement and a measure of cognitive load in a digital learning context
1
Faculté des sciences infirmières, Université de Montréal,
Montréal,
Québec, Canada
2
Centre de recherche, Institut de Cardiologie de Montréal,
Montréal,
Québec, Canada
3
Centre de recherche, Centre Hospitalier de l’Université de Montréal,
Montréal,
Québec, Canada
4
Bouvé College of Health Sciences, Northeastern University,
Boston,
Massachusetts, États-Unis
5
Centre d’innovation en formation infirmière, Université de Montréal,
Montréal,
Québec, Canada
6
Faculté des sciences infirmières, Université Laval,
Québec,
Québec, Canada
7
Centre de recherche, CHU de Québec,
Québec,
Québec, Canada
* Correspondance et offprints : Guillaume FONTAINE, Faculté des sciences infirmières, Université de Montréal, Centre de recherche, Institut de Cardiologie de Montréal, Bureau S-2490, 5000, rue Bélanger, H1T 1C8 Montréal, Québec, Canada. Mailto : guillaume.fontaine@umontreal.ca.
Reçu :
31
Juillet
2019
Accepté :
14
Février
2020
Commentaires éditoriaux formulés aux auteurs le 20 janvier 2020
Contexte : L’apprentissage numérique chez les professionnels de la santé amène des défis comme le manque d’engagement et l’excès de charge cognitive. Toutefois, il n’existe pas de mesures d’engagement et de charge cognitive validées en français. De telles mesures permettraient de considérer ces variables dans le développement de formations numériques et l’évaluation de leurs effets. Buts : (1) Traduire et adapter la User Engagement Scale – Short Form et le Cognitive Load Index en français ; (2) Effectuer une évaluation psychométrique préliminaire des échelles afin d’examiner leurs caractéristiques, les corrélations entre les sous-échelles et la cohérence interne. Méthode : La traduction et l’adaptation ont été réalisées selon Sousa et Rojjanasrirat (2011). Pour l’évaluation des propriétés psychométriques, des étudiants en sciences infirmières ont répondu en ligne à l’Échelle d’engagement de l’utilisateur – Forme abrégée (EEU-FA) et à l’Indice de charge cognitive (IDCC). Les données ont été analysées par des statistiques descriptives, des coefficients de corrélation de Pearson, des coefficients omega (ω) de McDonald et des coefficients alpha (α) de Cronbach. Résultats : Cinquante-sept participants ont complété l’étude. La majorité des distributions étaient normales. Les corrélations entre les sous-échelles étaient entre 0,03 et 0,64 pour l’EEU-FA, et entre −0,12 à 0,41 pour l’IDCC. Les coefficients ω pour l’EEU-FA (0,77 à 0,89) et α pour l’IDCC (0,70 à 0,96) démontrent une bonne cohérence interne. Conclusions : Cette étude a permis de traduire et d’adapter en français des mesures d’engagement et de charge cognitive en contexte numérique. Les échelles font état de bonnes qualités psychométriques préliminaires.
Abstract
Context: Digital learning in health professionals generates challenges such as the lack of engagement and the excess of cognitive load. However, there are no measures of engagement and cognitive load validated in French. Such measures would allow these variables to be considered in the development of digital training programs and in the evaluation of their effects. Goals: (1) Translate and adapt the User Engagement Scale − Short Form and the Cognitive Load Index in French; (2) Conduct a preliminary psychometric evaluation of translated scales to examine the characteristics of items, the correlations between subscales, and internal consistency. Method: Translation and adaptation were performed according to the method of Sousa and Rojjanasrirat (2011). For the evaluation of psychometric properties, nursing students responded online to the Échelle d’engagement de l’utilisateur – Formée abrégée (EEU-FA) and the Indice de charge cognitive (IDCC). The results were analyzed using descriptive statistics, Pearson’s correlation coefficients, McDonalds’ omega (ω) coefficients and Cronbach’s (α) alpha coefficients. Results: Fifty-seven participants completed the study. The majority of the distributions were normal. The correlations between the subscales ranged from 0.03 to 0.64 for the EEU-FA, and from −0.12 to 0.41 for the IDCC. McDonald’s ω coefficients ranged from 0.76 to 0.89 for the EEU-FA, and Cronbach’s α coefficients ranged from 0.70 to 0.96 for the IDCC, demonstrating good internal consistency. Conclusions: This study translated and adapted into French a measure of engagement and cognitive load in a digital context. Both measurement scales show satisfying preliminary psychometric qualities.
Mots clés : apprentissage numérique / engagement / charge cognitive / échelle de mesure / évaluation psychométrique
Key words: digital learning / engagement / cognitive load / measurement scale / psychometric evaluation
© SIFEM, 2020
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