Les liens entre la scolarité des adolescents, leur contexte de vie et leurs usages du numérique
p. 71-89
Texte intégral
Introduction
1Les recherches sur les pratiques numériques des adolescents ont analysé l’évolution et la différenciation des usages selon notamment l’âge, le sexe et l’origine sociale (Barrère, 2015 ; Donnat, 2009 ; Mercklé et Octobre, 2012 ; Gire et Granjon, 2012). Les usages pédagogiques du numérique sont également largement documentés et font état de la place croissante des ressources numériques dans le travail enseignant, même si les évolutions sont lentes (Baron, 2014).
2En revanche, les travaux portant sur les liens entre les usages privés du numérique par les adolescents et la question scolaire sont peu nombreux. Ils présentent, en outre, des conclusions hétérogènes lorsqu’ils cherchent à établir un lien entre les usages différenciés et la réussite scolaire (Lieury et al., 2014). Les chercheurs concluent toutefois unanimement que les compétences numériques des élèves dépendent davantage de leur contexte socio-culturel que de l’équipement scolaire et des pratiques enseignantes (Collin et al., 2015). Accroître les connaissances sur la manière dont interfèrent les usages adolescents du numérique et leur scolarité s’avère donc essentiel et c’est en ce sens que cette contribution a été conçue. Elle vise à mettre en évidence des articulations entre la scolarité des adolescents, qu’il s’agisse de réussite scolaire ou du rapport à l’école (Rochex, 1995), et leurs usages déclarés du numérique (Baron, 2014 ; Cottier et Burban, 2016).
3À partir des données issues de la recherche INEDUC portant sur des collégiens en classe de 4e, il s’agira de repérer quels usages apparaissent liés favorablement, ou défavorablement, à la réussite scolaire (dans la continuité des travaux de Lieury précités ou de travaux d’ordre qualitatif, Fluckiger, 2008 ; Dauphin, 2012) ; et également de mettre au jour d’éventuelles relations entre les expériences subjectives de la scolarité des adolescents et leurs usages différenciés du numérique. Enfin, les régulations parentales des usages numériques sont appréhendées par un indicateur : le niveau d’équipement de la chambre en matériel numérique (télévision, console de jeux, ordinateur fixe ou portable, tablette).
4Pour caractériser les usages du numérique, sachant que tous les adolescents, ou presque, sont usagers de télévision, d’ordinateur, de vidéos et de jeux vidéo (Gire et Granjon, 2012), les indicateurs sollicités porteront sur l’intensité de ces consommations (temps quotidiens de consommation). De la même façon, le nombre de SMS envoyés un jour d’école permet d’appréhender l’intensité de l’usage du téléphone portable (hors Internet). Les différents types d’usages d’Internet seront également étudiés. Mercklé et Octobre (2012) repèrent différents usages1 par les adolescents : des usages scolaires, communicationnels et créatifs (dessin, photo), plutôt caractéristiques des filles, et des usages récréatifs et techniques, plutôt caractéristiques des garçons. Pour cette recherche, trois catégories ont été retenues qui correspondent aux trois pôles d’usages mis en évidence par l’analyse statistique descriptive multidimensionnelle des données INEDUC portant sur les usages d’Internet par les adolescents : « Usages communicationnels », « usages récréatifs » et « usages documentaires » (Grimault-Leprince, 2017). Il s’agit de donner à voir ce que les adolescents enquêtés font sur Internet en dehors du temps scolaire.
5Dans cette contribution, nous décrirons, dans un premier temps, les usages du numérique par les adolescents enquêtés en classe de 4e, en mettant en évidence les corrélations statistiques entre les usages différenciés, les régulations parentales des usages, les résultats scolaires et le rapport à l’école. Dans un second temps, des modèles multivariés seront mis en œuvre, avec, comme variables dépendantes, un indicateur de niveau scolaire et un indicateur d’attachement à l’école (mesuré par « l’amour » déclaré de l’école). Les variables indépendantes seront les caractéristiques socio-familiales des élèves et leurs usages du numérique hors école.
Les variables exploitées dans les modèles
Le niveau scolaire est appréhendé par une variable à 3 modalités :
– moins de 10 de moyenne générale au premier trimestre de 4e ;
– entre 10 et 15 de moyenne générale au premier trimestre de 4e ;
– plus de 15 de moyenne générale au premier trimestre de 4e.
Les réponses à la question « aimes-tu l’école ? », recodées en 3 modalités, sont exploitées pour traduire le rapport à l’école :
– « pas du tout » ;
– « plutôt non » ou « plutôt oui » ;
– « beaucoup ».
Le temps passé devant les écrans, globalement et par catégories d’écrans, constitue une variable indicatrice majeure des usages numériques. Les recherches antérieures montrent, en effet, que la question du temps par type d’écran est particulièrement discriminante pour les pratiques numériques des adolescents (Gire et Granjon, 2012). Plusieurs questions interrogent le temps passé devant chaque type écran, selon les activités pratiquées (« la console de jeux non connectée à Internet », « la console de jeux connectée » et « la console à détecteur de mouvements » par exemple). Pour chaque type d’écran, les temps déclarés pour chaque type d’activité ont été sommés de façon à obtenir une variable globale. Enfin, trois catégories de temps d’usages ont été distinguées par type d’écran :
– pas d’usage quotidien ;
– temps d’usage quotidien inférieur à 2 h ;
– temps d’usage quotidien supérieur à 2 h.
Pour la catégorisation des usages d’Internet, les déclarations des élèves concernant leurs activités les plus fréquentes sur cet outil ont été classées selon les 3 types d’usages retenus :
Usages communicationnels | Usages récréatifs | Usages documentaires |
Réseaux sociaux2 | Musique | Recherches personnelles |
La catégorisation des usages s’est effectuée en scorant les activités déclarées : + 1 point dans la catégorie correspondante (usage communicationnel, usage récréatif ou usage documentaire) pour chaque activité citée parmi les deux activités les plus fréquentes. On obtient donc des scores allant de 0 à 2 pour chaque catégorie. Les variables obtenues sont ensuite dichotomisées. Pour la catégorie « usages documentaires », les modalités 1 et 2 sont agrégées en raison du faible effectif de la catégorie « 2 » initiale. Pour les deux autres, ce sont les modalités 0 et 1 qui sont agrégées.
Pour le nombre de SMS envoyés un jour d’école, trois catégories d’usages ont également été différenciées :
– aucun SMS un jour d’école ;
– entre 1 et 200 SMS un jour d’école ; – plus de 200 SMS un jour d’école.
Usages numériques, niveau scolaire et attachement à l’école
6Si, dans notre étude, nous retrouvons la classique hiérarchisation sexuée et sociale des résultats scolaires3, nous constatons aussi une relation forte entre-les usages et les types d’usages du numérique hors école et le niveau scolaire (tableau 1, p. 75). Ainsi, les élèves faibles scolairement (moins de 10 de moyenne générale) sont largement surreprésentés parmi les plus grands consommateurs de téléphone portable, de télévision et de jeux vidéo. Le suréquipement de la chambre (plus de 3 appareils) déclaré par ces élèves, dans un contexte de culture de la chambre (Livingstone, 2007 ; Glevarec, 2010), facilite les usages numériques intensifs. À l’inverse, les élèves de très bon niveau scolaire sont systématiquement sous-représentés parmi les usagers intensifs.
7Par ailleurs, les meilleurs élèves et ceux en difficulté scolaire n’ont pas non plus les mêmes activités sur la Toile. Les très bons élèves développent des compétences numériques qui sont en phase avec les attentes scolaires : ils se démarquent ainsi par des usages documentaires fréquents alors que la primauté aux usages communicationnels distingue les élèves les plus faibles scolairement (tableau 2, p. 76). Ces constats sont cohérents avec des travaux récents sur les lycéens (Cottier et Burban, 2016). Si les pratiques numériques des adolescents sont marquées scolairement, elles le sont aussi socialement (Hargittai, 2002). Ce sont les élèves de milieu défavorisé qui creusent l’écart, soit par une surconsommation du temps passé devant les écrans, soit par son absence. Par exemple, parmi les élèves qui ne regardent pas la télévision et qui sont faibles scolairement, 20 % sont issus du milieu défavorisé, contre 1,7 % du milieu favorisé (dépendance significative au seuil de 1 %).
8Les données de la recherche font aussi état d’un lien entre l’amour de l’école déclaré par les adolescents et leurs usages du numérique. Ainsi, le fort équipement numérique de la chambre et les usages numériques intensifs sont systématiquement négativement corrélés à l’amour de l’école des adolescents. Par exemple, 20,6 % de ceux qui naviguent sur Internet plus de deux heures par jour d’école n’aiment pas du tout l’école, quand c’est le cas de seulement 15,9 % de l’ensemble des adolescents (tableau 3, p. 76-77).
9En revanche, le lien entre faibles usages et amour de l’école n’est pas systématique. Si les élèves ne possédant aucun équipement numérique dans la chambre, n’envoyant aucun SMS et ne regardant pas la télévision un jour d’école déclarent plus souvent beaucoup aimer l’école, on n’observe pas de dépendance significative entre « ne pas naviguer sur Internet » ou « ne pas jouer aux jeux vidéo » un jour d’école et « beaucoup aimer l’école ».
Tableau 1. – Niveau scolaire en fonction des usages du numérique par les adolescents.

Lecture : 4,3 % des adolescents n’ayant ni ordinateur, ni tablette, ni télévision, ni console de jeux dans la chambre ont obtenu une moyenne générale inférieure à 10 au trimestre 1, pour 8,9 % des adolescents enquêtés obtenant une telle moyenne. Tous les tableaux croisés présentent un test du khi2 très significatif. Lorsque la dépendance est significative au seuil de 5 %, les pourcentages les plus éloignés de la valeur théorique sont en gras. Ils sont par ailleurs en italique lorsqu’ils sont inférieurs à la valeur théorique et soulignés lorsqu’ils lui sont supérieurs. * : mesuré par la moyenne générale obtenue au premier trimestre de 4e.
Tableau 2. – Niveau scolaire en fonction des types d’usages d’Internet par les adolescents.

p = < 0,01 ; khi2 = 58,86 ; ddl = 9 (TS).
Lecture : 12,7 % des adolescents caractérisés par des usages communicationnels du numérique ont obtenu une moyenne générale inférieure à 10 au trimestre 1, pour 8,1 % des adolescents répondants obtenant une telle moyenne. Lorsque la dépendance est significative au seuil de 5 %, les pourcentages les plus éloignés de la valeur théorique sont en gras. Ils sont par ailleurs en italique lorsqu’ils sont inférieurs à la valeur théorique et soulignés lorsqu’ils lui sont supérieurs.
* : Les types d’usages du numérique n’ont pu être caractérisés pour 13 % des adolescents, en raison de non réponses. Ils n’apparaissent pas dans ce tableau.
Tableau 3. – « Amour de l’école » en fonction des usages du numérique par les adolescents.


Lecture : 10,2 % des adolescents n’ayant ni ordinateur, ni tablette, ni télévision, ni console de jeux dans la chambre déclarent ne pas du tout aimer l’école, pour 15,9 % des adolescents enquêtés dans ce cas. Tous les tableaux croisés présentent un test du khi2 très significatif. Lorsque la dépendance est significative au seuil de 5 %, les pourcentages les plus éloignés de la valeur théorique sont en gras. Ils sont par ailleurs en italique lorsqu’ils sont inférieurs à la valeur théorique et soulignés lorsqu’ils lui sont supérieurs.
10Enfin, l’étude des liens entre les types d’usages d’Internet et l’amour de l’école montre que seuls les usages documentaires dominants sont corrélés à l’amour de l’école, avec un attachement fort à l’école alors très significativement plus fréquent (tableau 4).
Tableau 4. – « Amour de l’école » en fonction des types d’usages d’Internet par les adolescents.

p = < 0,01 ; khi2 = 51,53 ; ddl = 9 (TS).
Lecture : 16,5 % des adolescents caractérisés par des usages communicationnels du numérique déclarent ne « pas du tout » aimer l’école quand c’est le cas de 8,1 % des adolescents répondants. Lorsque la dépendance est significative au seuil de 5 %, les pourcentages les plus éloignés de la valeur théorique sont en gras. Ils sont par ailleurs en italique lorsqu’ils sont inférieurs à la valeur théorique et soulignés lorsqu’ils lui sont supérieurs.
* : Les types d’usages du numérique n’ont pu être caractérisés pour 13 % des adolescents, en raison de non réponses. Ils n’apparaissent pas dans ce tableau.
11Au final, l’analyse bivariée des données INEDUC indique des liens forts entre le rapport à l’école et les usages numériques, sans permettre pour autant de travailler l’hypothèse d’éventuels liens de causalité.
12Sans répondre complètement à cet enjeu, la partie suivante cherche, par des analyses multivariées, à distinguer les effets des différents usages numériques sur la réussite scolaire et le rapport à l’école.
Les effets des caractéristiques socio-scolaires des adolescents et de leurs usages déclarés du numérique sur leur niveau scolaire et leur « amour de l’école »
13L’influence des variables d’usage du numérique doit être interprétée avec précaution, en raison d’un possible biais d’endogénéité. En effet, il est possible que le niveau scolaire ait un effet sur les usages du numérique : les bons élèves peuvent par exemple être davantage incités par les enseignants à prolonger les enseignements en classe par des recherches sur Internet ou les élèves plus faibles être plus enclins à chercher devant un écran une alternative à un travail scolaire perçu comme difficile et peu valorisant.
14Ainsi, l’objectif n’est pas ici d’évaluer avec précision l’influence des usages du numérique sur le niveau scolaire mais de vérifier la stabilité des résultats d’un modèle de base, intégrant uniquement les caractéristiques socio-familiales des adolescents comme variables indépendantes (sexe, origine sociale, lieu d’habitation, présence des deux parents à la maison et possession d’une chambre individuelle) après l’ajout des variables « usages », et de dégager de grandes tendances pour les effets des variables liées au numérique.
15Les analyses font tout d’abord état d’effets similaires des caractéristiques sociales des élèves sur le niveau scolaire pour le modèle de base (non présenté ici) et le modèle intégrant les variables portant sur les usages numériques : être une fille, de milieu favorisé, avec les deux parents au foyer et la possession d’une chambre individuelle semblent favoriser la réussite scolaire. L’analyse des effets de lieux, caractéristique de la recherche INEDUC, est plus novatrice en termes de résultat : habiter en zone rurale (indépendamment du lieu de scolarisation) diminue (de façon peu significative néanmoins) les chances d’être fort scolairement et accentue celles d’être faible. L’interprétation est délicate tant l’effet du milieu rural sur le niveau scolaire est aujourd’hui encore peu étudié et ne fait pas l’objet d’un consensus. Il est, en effet, diversement appréhendé : le milieu rural est soit défini homogène, soit hétérogène et constitué de sous-catégories (rural, rural isolé, montagnard, etc.), de même qu’est soit pris en compte le lieu de scolarisation, soit le lieu d’habitation. Les travaux existants montrent que la scolarité en milieu rural se singularise par un paradoxe : une scolarité positive au niveau de la réussite scolaire et négative à propos de l’orientation scolaire (Champollion, 2008 ; Grelet et Vivent, 2011). L’effet du milieu rural sur les parcours tend néanmoins à être plus ténu dans les dernières études et à distinguer les effets plus singuliers du milieu rural isolé (Alpe et al., 2016). Plusieurs hypothèses peuvent être émises pour expliquer l’effet négatif de l’habitat en commune rurale sur le niveau scolaire. Tout d’abord, la distance à la fois réelle (temps passé dans les transports en commun) et symbolique (représentations du territoire, cf. Rouillard, 2013 ; Alpe et al., 2016) entre le collège et le lieu d’habitation peut pénaliser les élèves résidant en milieu rural. Un autre élément essentiel à prendre en compte concerne l’accès aux ressources et aux réseaux technologiques, beaucoup plus difficile en milieu rural isolé, ce que les politiques territoriales peinent à compenser (Plantard, 2016b). Enfin, l’indicateur de niveau scolaire étant la moyenne générale obtenue au premier trimestre, il est également possible qu’existent des biais systématiques de notation dans les établissements ruraux enquêtés, les « effets établissement » en matière de notation étant connus (Duru-Bellat, 2002). Face aux relations multidimensionnelles entre l’école et le territoire, notre analyse multivariée ouvre donc la perspective de nouvelles explorations des effets propres de résider en milieu rural sur les performances scolaires, sans néanmoins pouvoir être creusée dans le cadre de cette contribution.
16La stabilité du modèle après introduction des variables liées aux usages numériques permet d’envisager une analyse des effets de ces derniers sur le niveau scolaire. Tout d’abord, l’analyse montre que la plupart des variables portant sur les usages du numérique ont un effet « toutes choses égales par ailleurs » sur le niveau scolaire. Certains de ces effets sont peu surprenants, comme le nombre de SMS envoyés par jour, négativement lié au niveau scolaire quand il est maximum (plus de 200 par jour) et positivement quand il est nul. L’effet négatif de l’envoi massif de SMS s’explique à la fois par le temps passé à cette activité, qui peut concurrencer le travail scolaire (Gentile, 2001 ; Weis et Cerankosky, 20104), mais surtout par la place dans la vie des adolescents concernés de ces échanges numériques, entre pairs le plus souvent, avec des enjeux identitaires forts (Metton-Gayon, 2009). Une analyse similaire peut être proposée pour la pratique intensive d’Internet, les adolescents déclarant naviguer plus de deux heures par jour étant notamment des usagers intensifs des réseaux sociaux (Amey et Salerno, 2015 ; Mabilon-Bonfils, 2012). Ces résultats s’inscrivent aussi en cohérence avec les travaux sur la charge cognitive (Amadieu et Tricot, 2014 ; Roussel et Tricot, 2015) et sur les perturbations attentionnelles (Revol, 2013). Les effets négatifs des temps longs de console de jeux de télévision, moins directement liés à des enjeux de sociabilité peuvent en revanche s’expliquer par la concurrence avec le travail scolaire (Barrère, 2011).
17L’introduction de trois variables liées aux usages d’Internet (« usages communicationnels très fréquents » ; « usages récréatifs très fréquents » ; « usages documentaires très fréquents », qui concernent un tiers des adolescents, les autres ayant des activités sur Internet plus diversifiées5) indique que la prédominance des activités communicationnelles parmi les activités en ligne est également liée négativement aux résultats scolaires. Ce résultat renvoie aux analyses précédemment proposées.
18En revanche, les usages documentaires, mais aussi récréatifs d’Internet sont positivement liés aux résultats scolaires : ils protègent tous deux, et de façon similaire, de la faiblesse scolaire et favorisent la réussite, de façon plus importante pour les usages documentaires. Ces résultats viennent préciser les recherches antérieures (Alava, 2013 ; Alava et Morales, 2015). Ils confirment que des usages intensifs d’Internet ne nuisent pas à la performance scolaire et indiquent par ailleurs que ce constat reste vrai lorsqu’il s’agit surtout d’usages récréatifs (notamment musique et vidéos) [Tricot et Respaud, 2016].
19D’autres résultats interpellent davantage. Il s’agit notamment des effets négatifs sur les résultats scolaires des usages quasi inexistants d’Internet et de la télévision. « Toutes choses égales par ailleurs », déclarer ne pas naviguer sur Internet un jour d’école et ne pas regarder la télévision sont négativement liées au niveau scolaire. Alava (2013) montrait que certains usages d’Internet, même très intensifs, favorisaient la réussite scolaire. Notre recherche complète ces résultats en indiquant qu’un usage nul ou presque d’Internet augmente le risque d’être faible scolairement et diminue celui d’être fort. Le résultat concernant la télévision est plus inattendu encore, les représentations communes la qualifiant rarement comme un média susceptible de favoriser la réussite scolaire. D’ailleurs, les tris croisés montrent que les adolescents déclarant regarder la télévision moins d’une heure par jour d’école réussissent significativement mieux scolairement et ceux déclarant la regarder plus de 2 heures significativement moins bien. Néanmoins, les 372 adolescents (sur 3356) déclarant ne pas la regarder du tout un jour d’école représentent 12,8 % des élèves obtenant moins de 10 de moyenne générale et 12,7 % de ceux obtenant plus de 15. Il n’y a là plus de différence. Enfin, la prédominance du jeu parmi les activités sur Internet diminue le risque d’être faible scolairement et augmente celui d’être très bon. Ce résultat fait écho aux observations concernant les ateliers « jeux vidéo » en bibliothèque (Plantard et Camus-Vigué, 2017). L’hypothèse d’une ludification des apprentissages transposables scolairement par une partie des adolescents via des pratiques actives de l’Internet, composition des usages récréatifs et documentaires, en contraste avec des pratiques communicationnelles (particulièrement les réseaux sociaux) se précise. Le recours au jeu en ligne montre son intérêt dans les apprentissages mais nous pouvons aussi penser que les collégiens qui jouent sur Internet sont aussi ceux qui développent le plus, dans leurs loisirs quotidiens, des pratiques d’échanges en forum et de documentation ciblée. Par ailleurs, la posture parentale discriminée socialement (Le Mentec et Plantard, 2015) doit jouer un rôle important. On peut émettre l’hypothèse que les adolescents « gamers » qui ont des bons résultats scolaires ne sont pour beaucoup d’entre eux autorisés à jouer qu’après avoir fait leurs devoirs scolaires (Cordier, 2015), ce qui constitue un puissant argument de motivation.

20Note6.
21Note7.

Lecture : Toutes choses égales par ailleurs, la probabilité d’avoir eu une moyenne générale inférieure à 10 au premier trimestre de 4e [P (nivsco = 0)] est moins importante pour les filles que pour les garçons. La différence est de 2 points de pourcentage. Pour une fille ayant les caractéristiques du groupe de référence, la probabilité d’avoir une moyenne trimestrielle inférieure à 10 est de 4 % (6 %-2 %).
22Note 8
23Comme pour l’analyse du niveau scolaire, le modèle de régression logistique analysant l’« amour de l’école » est stable après introduction des variables liées aux usages du numérique. Les élèves de 4e qui n’aiment pas du tout l’école sont ainsi significativement plus souvent des garçons issus de milieux défavorisés. L’effet de lieu se retrouve pour l’« amour de l’école » déclaré comme pour le niveau scolaire précédemment : habiter en zone rurale diminue les chances de déclarer aimer l’école. L’analyse doit néanmoins rester prudente car, pour ce modèle, le risque d’endogénéité est encore plus grand que pour l’analyse du niveau scolaire. En effet, les élèves n’aimant pas l’école sont susceptibles de se désintéresser du travail scolaire à la maison, avec par conséquent du temps dégagé pour des activités numériques. À l’inverse, les élèves aimant beaucoup l’école pourraient s’investir davantage dans les activités scolaires, y compris à la maison.
24De façon générale, l’analyse indique que les variables portant sur les usages du numérique influencent « toutes choses égales par ailleurs » moins l’« amour de l’école » déclaré qu’elles n’influencent le niveau scolaire. Ainsi, seules les dimensions « équipement numérique de la chambre », « temps passé sur Internet », « activités très fréquentes sur Internet » et « nombre de SMS envoyés un jour d’école » ont un effet : avoir une chambre très équipée, passer plus de deux heures par jour sur Internet et envoyer un nombre important de SMS un jour d’école sont négativement liés à l’« amour de l’école » déclaré, quand ne pas disposer d’équipement numérique dans la chambre, privilégier les recherches documentaires sur Internet et ne pas envoyer de SMS un jour d’école lui sont positivement liés.
25On retrouve dans l’analyse de « l’amour de l’école », la tension entre les pratiques numériques communicationnelles, dans lesquelles les échanges sur la « vie scolaire » tiennent une place très importante (Aillerie, 2011), et les activités informationnelles sur Internet. En effet, pour certains, les pratiques de recherches personnelles et pour l’école sont entremêlées voire se confondent (ibid.), ce qui favorise un rapport positif à la culture scolaire. Les résultats suggèrent que chez les élèves qui n’aiment pas l’école, les offres culturelles et informationnelles d’Internet n’attirent pas davantage que l’offre scolaire, ce qui vient en partie contredire les tenants d’une théorie selon laquelle apprendre sur Internet serait moins ennuyeux et pourrait « raccrocher » des élèves éloignés de l’école (Davidenkoff, 2014).
Tableau 6. – Analyse multivariée de l’« amour de l’école » déclaré par les caractéristiques socio-familiales des adolescents et leurs usages du numérique.


Les effets du numérique sur les résultats scolaires et l’amour déclaré de l’école : les prémices d’une discussion inédite
26Dans la perspective de l’anthropologie des usages (Plantard, 2015), les usages des technologies numériques sont considérés comme des ensembles de pratiques socialisées ayant des effets de normes (Becker, 1985). Il devient alors possible d’analyser les interactions entre les usages et les pratiques sociales, spécifiquement les pratiques scolaires dépendantes des normes et des représentations scolaires des adolescents. Les premières analyses quantitatives des pratiques numériques menées dans le cadre du projet INEDUC révélaient des inégalités éducatives assez classiques (genre, origine sociale, territoire), et semblaient conforter l’idée d’une opposition entre les usages des adolescents et les normes scolaires, entre le travail scolaire et le travail de construction identitaire, que l’intensification des pratiques numériques des adolescents ne semblait pas modifier en profondeur (Plantard et Le Mentec, 2013). Nos nouvelles analyses mettent à jour une forte perméabilité des mondes scolaires et numériques, où les processus de ludification et de braconnage prennent une part importante notamment dans les activités électives (exemples : les jeux vidéo en ligne ou sur console) et dans l’espace familial (régulation ou dessaisissement parental). Dans la continuité des travaux de De Certeau (1980), le braconnage des usages numériques peut être pensé comme l’écart entre les usages descendants (pensés a priori) et les usages ascendants (inventés par les usagers). Il est le signe d’une véritable intégration des usages numériques dans la culture des usagers. Dans ce sens, les usages sont appréhendés comme des pratiques inventives et créatives qui participent de « l’invention du quotidien ». Usage et braconnage numériques redéfinissent les relations des adolescents au « monde » numérique qui, grâce aux apports des technologies Internet, est devenu plus souple et plus interactif. Aujourd’hui, les adolescents projettent des désirs, des imaginaires et des références culturelles bien au-delà de la manière dont ils utilisent les technologies numériques. Un processus de braconnage du travail scolaire par le numérique est possiblement en route, particulièrement chez les élèves moyens et bons qui n’aiment pas nécessairement l’école. Il prend la forme d’une ludification active où la question du partage et de la socialisation de groupe se pose. Tant dans les jeux vidéo en ligne que dans la construction collective de forums thématiques, on observe des pratiques coopératives assez surprenantes compte tenu du jeune âge des participants. Les résultats de cette recherche suggèrent également que la pratique des jeux vidéo sur Internet pourrait favoriser les bons résultats scolaires, là où la pratique sur console les dégraderait. Ce qui différencie radicalement les deux activités, c’est la place des pairs dans le jeu (Tisseron, 2008). Sur Internet, les multiples partenaires obligent l’adolescent à composer des tactiques qui finissent par s’articuler en une stratégie cohérente de socialisation par le jeu (Leroux, 2016). Sur console, les interactions sont limitées dans le temps et dans l’espace et elles sont très contingentées par les limites technologiques. On voit alors poindre une opposition entre une pratique récréative de consommation (sur console) et une pratique récréative émancipatrice (sur Internet). Nos observations qualitatives permettent d’illustrer cette hypothèse. Si les adolescents « gamers » jouent beaucoup en ligne, ils sont aussi très présents dans les forums actifs, non seulement sur ceux de leurs jeux en ligne préférés mais aussi sur les forums des univers de ces jeux, en général liés à la science-fiction ou au médiéval-fantastique, ouvrant un intérêt et une pratique de la documentation ciblée sur Internet transposable au travail scolaire. C’est probablement l’effet de ce continuum de pratiques qu’il faut voir dans la corrélation positive entre la pratique des jeux vidéo sur Internet et les bons résultats scolaires. Nous avions déjà identifié cette tension consommation-émancipation par le braconnage des contenus télévisuels par streaming (Le Mentec et Plantard, 2015).
Conclusion : émergence de l’élève tacticien
27Ces analyses nous amènent à trois constats. Autrefois réservés aux classes sociales très favorisées et très proches des normes scolaires, les usages numériques révèlent plus largement la figure de l’élève tacticien qui utilise habilement Internet pour rendre ludique le travail scolaire et peut-être (re) découvrir le plaisir d’apprendre ou de l’école. Néanmoins, il semble que les adolescents des classes sociales les moins favorisées, particulièrement sur des territoires stigmatisés, ne profitent pas autant de ces possibilités. Ils parviennent peu à lier leurs pratiques numériques de loisir et leur travail scolaire, autrement dit à habiter la forme scolaire différemment ou à adopter des usages documentaires et récréatifs susceptibles de servir le travail scolaire. Ils sont également plus sensibles à une forme de consommation, voire de surconsommation, des technologies numériques de communication comme le SMS et les réseaux sociaux, qui favorise des états de surcharge cognitive (Amadieu et Tricot, 2014). Ces activités engendrent aussi des décharges émotionnelles très fortes qui éloignent les adolescents d’états psychiques propices aux apprentissages. Enfin, notre recherche donne à voir un public adolescent « à la marge » qui est éloigné de la culture référée à Internet et à la télévision, mais aussi de la culture scolaire. Ce public « à la marge » dès le collège nous questionne plus largement sur leur processus identitaire en construction.
28Dans la continuité de cette recherche, nos observations et entretiens en SEGPA, avec des élèves majoritairement issues de familles défavorisées, permettent de saisir comment les contenus échangés par SMS ou sur Facebook génèrent des incompréhensions et des quiproquos permanents qui, faute d’être régulés par des adultes, peuvent dégénérer en insultes, harcèlement voire en violence physique. Si la médiation des pratiques numériques des jeunes par les enseignants est à questionner (Plantard et André, 2016), la question du dessaisissement parental vis-à-vis des technologies numériques dans les familles populaires est aussi à l’œuvre. Il s’agit là probablement d’un des enjeux forts des initiatives actuelles de mobilisation du numérique éducatif pour lutter contre les inégalités éducatives.
Bibliographie
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Annexe
Annexe
Tableau 7. – Niveau scolaire en fonction des caractéristiques sociales des adolescents.

Lecture : 6,6 % des filles ont obtenu une moyenne générale inférieure à 10 au trimestre 1. Lorsque la dépendance est significative au seuil de 5 %, les pourcentages les plus éloignés de la valeur théorique sont en gras. Ils sont par ailleurs en italique lorsqu’ils sont inférieurs à la valeur théorique et soulignés lorsqu’ils lui sont supérieurs.
* : mesuré par la moyenne générale obtenue au premier trimestre de 4e.
** : Ville-centre d’une unité urbaine (au sens de l’Insee) de plus de 50000 habitants.
Notes de bas de page
1 Pour leurs travaux, il s’agit des usages « de l’ordinateur ».
2 Nous avons fait le choix de catégoriser les réseaux sociaux en ressources communicationnelles pour les adolescents enquêtés en 2013. En effet, s’ils constituent également des ressources informationnelles, c’est davantage le cas pour les lycéens que pour les collégiens (Aillerie, 2011 ; Cordier, 2015).
3 Cf. tableau 7 en annexe : les filles ont un meilleur niveau scolaire que les garçons, de même que les élèves d’origine sociale favorisée comparativement à ceux de milieu défavorisé. La structure familiale (taille de la fratrie, possession d’une chambre individuelle, composition du foyer) est également significativement corrélée au niveau scolaire des adolescents : la famille nucléaire avec deux enfants qui ont chacun leur chambre individuelle semble un environnement favorable à la réussite (voir aussi Plantard et Le Mentec, 2013).
4 Selon Lieury A., Lorant S. et Champault F. (2014, p. 100) : « Punamäki, Wallenius, Nygård, Saarni et Rimpelä (2007) et Wallenius, Rimpelä, Punamäki et Lintonen (2009) montrent que les effets négatifs ne semblent pas dus à la nature des loisirs en soi, mais davantage au temps de sommeil qu’ils enlèvent aux élèves. »
5 Nous constatons une hétérogénéité des types d’usages d’Internet chez les deux tiers des élèves interrogés.
6 Ville-centre d’une unité urbaine (au sens de la catégorisation de 2010 de l’Insee) de plus de 50000 habitants.
7 Commune d’un espace rural, selon la classification opérée par l’Insee jusqu’en 2010.
8 Les non-réponses pour certaines variables indépendantes expliquent les différences de représentation des élèves faibles scolairement et très bons scolairement par rapport au tableau 1.
Auteurs
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Agnès Grimault-Leprince
Maîtresse de conférences en sociologie à l’INSPE de Bretagne-UBO, membre du Centre de recherche sur l’éducation, les apprentissages et la didactique (CREAD). Ses recherches portent sur l’analyse des inégalités éducatives : il s’agit notamment d’étudier les effets des caractéristiques des individus – éduqués et éducateurs – et les effets de contextes – familiaux, scolaires et territoriaux – sur les formes éducatives et l’expérience des acteurs.
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Pascal Plantard
Professeur en sciences de l’éducation à l’université Rennes 2 et chercheur au CREAD, EA 3875. Il est co-directeur du plus important réseau francophone de recherche sur les usages des technologies numériques : le GIS M@rsouin (correspondant français du WIP : World Internet Project). Il est membre du groupe « métacognition » du conseil scientifique de l’Éducation nationale et expert auprès des académies des sciences, des technologies et de médecine, de l’Agence nationale de la recherche, du Conseil national du numérique et de différentes revues internationales. Il a publié trente-sept articles scientifiques et quatorze ouvrages ou chapitres d’ouvrages qui traitent des questions de transition numérique, d’E-éducation et d’E-inclusion dans une perspective anthropologique.
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Rozenn Rouillard
Maître de conférences en sciences de l’éducation et de la formation à l’université Rennes 2 et chercheure au CREAD, EA 3875. Ses travaux de recherche portent notamment sur la scolarisation et la socialisation des adolescent·e·s. (autonomie, rapport au collège, parcours scolaires, pratiques numériques) au prisme du territoire, du secteur d’enseignement, de l’établissement et du genre.
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