Introduction

La capacité à lire, à comprendre et à évaluer des informations issues de sources multiples constitue une compétence essentielle pour l’acquisition de connaissances complexes, notamment dans le cadre de la recherche d’information sur Internet (Boubée & Tricot, 2011). Dans un contexte académique, cette compétence revêt une importance particulière pour les étudiants, régulièrement confrontés à une diversité de documents lors de la réalisation de travaux universitaires. 

Le modèle d’engagement cognitif et affectif de List et Alexander (2017) souligne que la compréhension des documents multiples repose à la fois sur les habitudes d’évaluation de l’information et sur l’intérêt porté au sujet. L’engagement cognitif dans la recherche d’information implique notamment une évaluation critique des sources, qui repose à son tour sur plusieurs critères tels que la compétence de l’auteur, la date de publication ou encore la qualité du site web. Rouet et Britt (2011) mettent en évidence l’importance de ce processus cognitif, en considérant l’évaluation de la fiabilité des sources comme une étape clé dans la lecture orientée par des objectifs. 

Parallèlement, la motivation joue un rôle central dans la réalisation de ces tâches. Selon la théorie de l’autodétermination (TAD) (Deci & Ryan, 1985, 2000), la motivation s’inscrit sur un continuum allant de la motivation autonome (motivée par l’intérêt intrinsèque) à la motivation contrôlée (influencée par des facteurs externes), jusqu’à l’amotivation (absence de motivation). Bien que cette théorie ait été largement étudiée dans divers contextes éducatifs, son lien avec l’évaluation critique de documents multiples demeure peu exploré. À ce jour, les interactions entre motivation et évaluation de l’information restent encore insuffisamment clarifiées (Anmarkrud, Ø., Bråten, I., Florit, E. et al. 2022).

Ainsi, cette étude vise à examiner les liens entre différents types de motivation et la capacité des étudiants à évaluer l’information issue de documents multiples dans le cadre d’un cours sur le Business Plan. Plus précisément, nous nous interrogeons sur la relation entre la motivation autodéterminée des étudiants et leur aptitude à évaluer de manière critique les informations issues de diverses sources.

1.    Cadre théorique

1.1 La Recherche et l’évaluation d’informations : les modèles Multiple-Document Task-based Relevance Assessment and Content Extraction (MD-TRACE) et Cognitive Affective Engagement Model (CAEM)

La recherche d'information (RI) peut être définie comme un processus cognitif de résolution de problèmes visant à combler un manque de connaissances chez l’apprenant (Dinet & Tricot, 2008). Elle comprend l’identification du besoin d’information, la recherche, l’analyse et l’évaluation des sources, dans une dynamique de réévaluation continue (Macedo-Rouet, 2022). L’évaluation est essentielle pour les étudiants, notamment dans l’analyse de documents multiples provenant de sources avec différents niveaux de fiabilité (Britt, M. A., Rouet, J. F et Durik, A., 2018). Si l’Internet facilite l’accès à ces documents, il complique aussi leur évaluation en raison de la prolifération de contenus peu fiables (Stadtler & Bromme, 2014). L’évaluation des sources en particulier est rendue plus complexe (Serres, 2021) et l’on observe des difficultés chez les étudiants à évaluer les sources de manière critique dans leurs écrits (Strømsø & Bråten, 2014 ; Walraven, A., Brand-Gruwel, S., et Boshuizen, H. P., 2009). L’évaluation critique des sources repose sur des capacités cognitives, des stratégies de lecture et la motivation (Britt & Aglinskas, 2002 ; Strømsø, H. I., Bråten, I., Britt, M. A. et al., 2013). Notre étude mobilise deux modèles théoriques qui intègrent les dimensions cognitives et motivationnelles pour mieux comprendre l’évaluation des sources lors des tâches de recherche d’information dans des documents multiples.

Le modèle Multiple-Document Task-Based Relevance Assessment and Content Extraction (MD-TRACE ; Rouet & Britt, 2011) propose une description détaillée du comportement attendu d’un lecteur compétent face à des tâches de recherche d'information, en particulier lorsqu'il doit traiter plusieurs documents sur un même sujet. Ce modèle décrit le processus de RI en cinq étapes itératives, qui incluent l'analyse de la question initiale, la construction d'un modèle mental sur la tâche à accomplir, la recherche de documents pertinents, l'évaluation de leur fiabilité, et l'intégration des informations trouvées pour répondre à la question posée. Il s’agit d’un processus conditionnel et répétitif, avec des retours possibles à certaines étapes pour ajuster la réponse jusqu'à ce qu'une réponse satisfaisante à la question initiale soit trouvée. Chaque étape englobe une série d'activités complexes telles que le balayage visuel des informations, la comparaison de documents, et l'interprétation d’indices visuels et verbaux de la pertinence et de la fiabilité des sources, qui représentent un coût cognitif pour le lecteur (Macedo-Rouet, 2022).

Le modèle Cognitive Affective Engagement Model of Multiple Source Use (CAEM) (List & Alexander, 2017) propose que la compréhension des lecteurs lors d'une tâche de lecture de documents multiples dépend de leur niveau d'engagement affectif (par exemple l’intérêt pour le sujet) et de leurs habitudes d’évaluation de l’information. Ce modèle s’inspire de théories antérieures, telles que MD-TRACE, mais il met l’accent sur les motivations des lecteurs à s’investir dans des processus cognitivement exigeants comme l’évaluation de l’information. Il suggère que pour s’engager dans une tâche de RI complexe, les lecteurs doivent posséder des compétences, des pratiques et une motivation adaptée pour évaluer et intégrer des informations provenant de sources multiples. Ainsi, List (2021) a montré que l’intérêt pour le sujet et les habitudes d’évaluation de l’information sont deux médiateurs de la capacité des étudiants à intégrer les informations de plusieurs documents dans une tâche de recherche d’information.

Ces deux modèles soulignent l’importance de l’évaluation des sources dans le processus de recherche d’information. La source peut être définie comme l’ensemble des paramètres sur l’origine du document (Rieh, 2002, cité par Pérez, A., Potocki, A., Stadtler, M. et al., 2018). L’évaluation d’une source repose sur plusieurs dimensions, parmi lesquelles l’expertise et les intentions de l’auteur, et le contrôle éditorial du média de publication (Pérez, A., Potocki, A., Stadtler, M. et al., 2018). L’expertise de l’auteur fait référence à ses connaissances et compétences sur le sujet sur lequel il s’exprime. L’un des principaux leviers de l’expertise est la formation et l’expérience professionnelles sur un sujet donné. Toutefois, un auteur peut être un expert et diffuser une information dans l’intention de servir des intérêts particuliers (commerciaux, idéologiques, etc.). Ainsi, par exemple, un médecin qui travaille pour un fabricant de médicaments anti-dépresseurs aura un conflit d’intérêts dans la diffusion d’informations promouvant les bienfaits de ces médicaments. Concernant le contrôle éditorial, nous pouvons distinguer les médias dans lesquels l’information est soumise à un processus de validation préalable à la publication par des relecteurs internes et/ou externes (par exemple, les revues scientifiques), ceux dans lesquels un processus de validation intervient après publication (par exemple, les wikis), et ceux dans lesquels ce processus est absent (par exemple, les réseaux sociaux). La validation préalable offre plus de garanties sur la fiabilité de l’information, même si ce n’est pas une garantie absolue. En somme, bien qu’un auteur puisse être expert et compétent, un conflit d’intérêts, notamment commercial, et la publication dans un média sans contrôle éditorial préalable, peuvent altérer la fiabilité des informations, d’où la nécessité d’évaluer ces paramètres de source de façon compétente.

Une stratégie qui permet d’évaluer la fiabilité des sources sur Internet s’intitule la « lecture latérale » (Wineburg & McGrew, 2019). La lecture latérale consiste à corroborer des informations sur les sources en consultant des références extérieures au site initialement consulté. Cette stratégie repose sur trois questions Cette stratégie repose sur trois questions fondamentales : qui est à l’origine de l’information ? Quelles sont les preuves ? Que disent les autres sources ? Pour répondre à ces questions, les lecteurs sont incités à ouvrir d’autres onglets sur leur navigateur pour rechercher des informations sur l’auteur ou l’organisation via des ressources externes, telles que Wikipédia ou des articles de presse. Ils doivent évaluer la crédibilité et les intentions de la source avant même d’examiner le contenu du site. Cette stratégie s’est avérée efficace pour améliorer les compétences d’évaluation de l’information chez des lycéens, mais aussi des étudiants (Brodsky, J. E., Brooks, P. J., Scimeca, D. et al. 2021 ; Wineburg, S., Breakstone, J., McGrew, S. et al., 2022).

1.2 Motivation : la Théorie de l’Auto-détermination (TAD)

La motivation est un concept central en milieu scolaire, professionnel et sportif, expliquant les raisons qui poussent un individu à agir. Vallerand et Thill (1993) la définissent comme « un construit hypothétique utilisé afin de décrire les forces internes et/ou externes produisant le déclenchement, la direction, l’intensité et la persistance du comportement » (p. 18). 
La théorie de l'autodétermination (TAD) développée par Deci et Ryan (1985, 2000) postule que la motivation se manifeste comme un continuum, qui s'étend de l'amotivation à la motivation intrinsèque, en passant par différentes formes de motivation extrinsèque plus ou moins intériorisées (Clément & Guerrien, 2022). Le concept d'intériorisation constitue l'un des apports les plus significatifs de la TAD, expliquant comment un individu peut progressivement développer une motivation plus autodéterminée (intrinsèque) par l'internalisation graduelle de régulations externes (Carbonneau & Vallerand, 2016). Ce processus permet de comprendre comment une personne initialement dépourvue de motivation intrinsèque peut parvenir à adopter un comportement intrinsèquement motivé dans certaines conditions.

La motivation extrinsèque se décline selon quatre niveaux d'intériorisation croissante (Deci & Ryan, 2020). La régulation externe représente la forme la moins autodéterminée, où les conduites sont uniquement animées par la recherche de récompenses ou l'évitement de punitions. La régulation introjectée implique que l'individu se motive seul, mais demeure sous l'influence de pressions internes ou externes conscientes ou inconscientes intériorisées. La régulation identifiée se manifeste lorsque l'individu s'engage délibérément dans une action qu'il juge importante pour lui, non par obligation mais par choix personnel. Enfin, la régulation intégrée correspond à un engagement dans une tâche qui répond aux valeurs et intérêts profonds de l'individu. 

Cette gradation peut être regroupée en deux catégories motivationnelles : autonome et contrôlée (Ratelle, C. F., Guay, F., Vallerand, R. J. et al., 2007). La motivation autonome englobe les régulations identifiées, intégrées et la motivation intrinsèque, caractérisées par un locus de causalité interne. La motivation contrôlée regroupe les régulations externe et introjectée, marquées par un locus de causalité perçu comme externe (Carbonneau & Vallerand, 2016). La motivation autonome génère un engagement, une persistance et des performances supérieures dans les tâches complexes nécessitant créativité et réflexion, contrairement à la motivation contrôlée (Carré & Fenouillet, 2019). 

Les motivations autonome et contrôlée peuvent avoir des liens différenciés avec le comportement de recherche et d’évaluation d’information des individus. Savolainen (2008) a interviewé 18 chômeurs sur leurs pratiques de recherche d’information en ligne sur les offres d’emploi. Il a observé que les personnes motivées de façon autonome utilisaient une variété de sources d’information pour trouver les offres les plus adaptées à leurs besoins, alors que les personnes motivées de façon contrôlée associaient la recherche d’offres d’emploi à une activité stressante et anxiogène, ce qui les amenait à préférer les sources d’information les plus facilement accessibles. Les personnes amotivées, à leur tour, n’exprimaient aucune préférence pour une catégorie de source car ils partaient du principe que leur recherche ne donnerait aucun résultat qui leur serait favorable. Dubnjakovic (2018) a conduit une enquête auprès de 588 étudiants de licence sur leur motivation et leur la perception de la recherche d’information pour les travaux académiques. Elle a trouvé une corrélation positive entre, d’une part, la motivation autonome et l’effort, et d’une part, la motivation autonome et le plaisir ressenti. Plus les étudiants étaient motivés de façon autonome, plus ils déployaient des efforts et plus ils ressentaient du plaisir dans la recherche d’information. Ces résultats suggèrent que la motivation autonome peut amener les étudiants à s’intéresser davantage et à évaluer plus précisément les sources d’information en ligne. Au-delà de son caractère autonome ou contrôlé, la motivation peut aussi varier selon le domaine ou niveau auquel elle s’applique. Le modèle hiérarchique de la motivation intrinsèque et extrinsèque proposé par Vallerand (1997) distingue trois niveaux hiérarchiques de la motivation : situationnel, contextuel et global. La motivation situationnelle concerne l'engagement dans une activité spécifique à un moment précis sans constituer un trait de personnalité ; la motivat
ion contextuelle se réfère à des sphères d'activités particulières ; tandis que la motivation globale représente une caractéristique stable de la personnalité. Blanchard, C. M., Mask, L., Vallerand, R. J. et al. (2007) ont mis en évidence des effets descendants où la motivation contextuelle influence la motivation situationnelle, ainsi que des effets ascendants où les expériences situationnelles répétées façonnent la motivation contextuelle à long terme. Cette différenciation des niveaux motivationnels facilite ainsi la compréhension des manifestations motivationnelles selon les contextes et situations spécifiques. Elle permet également la conception d'interventions ciblées pour améliorer la motivation à divers niveaux, ce qui se révèle crucial dans des contextes éducatifs ou professionnels.
Suivant la théorie de l'autodétermination de Deci et Ryan (1985, 2000) et le modèle hiérarchique de Vallerand (1997), notre étude se concentre sur les niveaux contextuel et situationnel de la motivation. Ainsi, la motivation à poursuivre des études supérieures (Vallerand, R. J., Blais, M. R., Brière et al., 1989) relève du niveau contextuel, tandis que la motivation à suivre une activité spécifique (par exemple, un cours de business plan) appartient au niveau situationnel (Brière, N. M., Vallerand, R. J., Blais, M. R et al., 1995).

Objectif de l’étude

Nous cherchons à explorer les liens entre différents types de motivation et la capacité des étudiants à évaluer l’information provenant de documents multiples dans le cadre d’un cours sur le Business Plan. Nous formulons l'hypothèse générale que les relations entre motivation et performance évaluative varient selon le type motivationnel. Nous postulons que la motivation autonome pour les études supérieures et à suivre le cours de Business Plan sera positivement corrélée avec les scores de fiabilité attribués par les étudiants aux documents fiables, et négativement corrélée avec les scores attribués aux documents peu fiables. À son tour, la motivation contrôlée pourrait être associée à une évaluation moins critique des documents peu fiables, reflétant une tendance à suivre les consignes sans nécessairement remettre en question les sources. Cela pourrait se manifester par une corrélation positive entre les scores attribués à ces documents et la motivation contrôlée. Concernant l'amotivation, nous émettons l'hypothèse qu'elle sera faible pour les études supérieures, étant donné que les étudiants de notre échantillon sont inscrits dans une filière sélective nécessitant un niveau de motivation initial. En revanche, pour le cours de Business Plan, nous postulons que les étudiants qui auront un niveau élevé d'amotivation ne parviendront pas à distinguer les documents fiables des documents peu fiables, en raison d'un manque d'engagement dans la tâche. Par conséquent, nous nous attendons à ne pas observer de corrélation significative entre l'amotivation et les scores d'évaluation des documents.

Nous faisons également l’hypothèse que les étudiants qui réalisent une « lecture latérale » (Wineburg & McGrew, 2019), corroborant les informations avec d’autres sources que celles proposées initialement, ont une plus forte motivation autonome pour les études et pour le cours de Business Plan, par rapport aux étudiants noncorroborateurs. Enfin, nous émettons l’hypothèse que la qualité des justifications sur la fiabilité des sources sera positivement associée à la motivation autonome chez les étudiants.

En explorant ces hypothèses, nous espérons fournir des éléments clés pour développer des compétences critiques chez les apprenants et guider des stratégies éducatives adaptées en prenant en compte le rôle des différentes formes de motivation.

2. Méthode

2.1 Participants

L'étude a porté sur un échantillon de 239 étudiants, dont 205 garçons et 32 filles (deux étudiants ne se prononcent pas), provenant de différentes spécialités de première année du cycle d’ingénieur. La moyenne d'âge est de 20,1 ans (ET=1,15). Les participants ont été recrutés dans le cadre d'un cours obligatoire sur la création d'entreprise, un sujet sur lequel leur connaissances initiales auto-déclarées étaient faibles. Avant de répondre aux questions, les étudiants ont été informés des objectifs de l’étude, de manière qu'ils puissent donner leur consentement éclairé, et ont été assurés que leurs réponses seraient traitées de manière anonyme et n'auraient aucun impact sur leur évaluation dans le cours.

2.2 Matériel

2.2.1. Échelles de motivation

Nous avons administré deux échelles de motivation standardisées, comprenant 28 items chacune. Ces items représentent les construits motivationnels de la TAD (Deci & Ryan, 2000).
La première échelle concernait la motivation à poursuivre des études supérieures (EME-U ; Vallerand, R. J., Blais, M. R., Brière et al., 1989). Pour chacun des construits, quatre affirmations étaient proposées en réponse à la question générale : « Pourquoi poursuivez-vous des études supérieures ? ». Par exemple, une affirmation correspondant à la motivation extrinsèque par régulation externe était : « Parce que juste avec une licence, je ne pourrais pas me trouver un emploi assez payant ». Pour chaque affirmation, l’étudiant devait se positionner dans une échelle allant de 1 (ne me correspond pas du tout) à 7 (me correspond très fortement).

La seconde échelle concernait la motivation à suivre le cours de Business Plan. Elle a été adaptée de l’échelle de Brière, N. M., Vallerand, R. J., Blais, M. R et al. (1995) de motivation dans le sport. Les étudiants répondaient à la question : « Pourquoi suivez-vous le cours de Business Plan ? », avec des affirmations correspondant aux construits motivationnels, par exemple : « Parce que j’éprouve du plaisir à découvrir la création d’entreprise » (motivation intrinsèque).

Afin d’évaluer la fiabilité des échelles, nous avons calculé l’indice de Cronbach pour chaque construit (Annexe 1). Les résultats indiquent des niveaux de fiabilité comparables à ceux obtenus par Vallerand, R. J., Blais, M. R., Brière et al. (1989) et Brière, N. M., Vallerand, R. J., Blais, M. R et al. (1995).

Pour mesurer les différents types de motivation, nous avons appliqué la méthode proposée par Poteliūnienė, S., Emeljanovas, A., & Sánchez, G. F. L. (2021) pour évaluer les trois dimensions motivationnelles : autonome, contrôlée et amotivation. Plus précisément, nous avons utilisé l'échelle de motivation EME-U (Vallerand, R. J., Blais, M. R., Brière et al., 1989) pour les études supérieures, et une version adaptée de l'échelle de Brière, N. M., Vallerand, R. J., Blais, M. R et al. (1995) pour la motivation à suivre le cours de Business Plan. Pour calculer les scores de motivation autonome, nous avons combiné les résultats des sous-échelles de motivation intrinsèque et de régulation identifiée. Les scores de motivation contrôlée ont été obtenus en additionnant les résultats des sous-échelles de régulation introjectée et de régulation externe. Quant à l'amotivation, elle a été évaluée directement à partir de sa sous-échelle spécifique.

Pour chaque type de motivation, la valeur minimum est 1 (indiquant une faible (a)motivation), le maximum 7 (indiquant une forte (a)motivation).

2.2.2 Tâche de lecture-évaluation de documents multiples 

Dans cette étude, les étudiants ont réalisé une tâche consistant à évaluer trois pages web sur le thème de la création d’entreprise, en se basant sur un scénario de conseil destiné à une personne s’interrogeant sur l’opportunité de créer sa propre entreprise.

L’utilisation d’un scénario visait à contextualiser l’évaluation et à favoriser la construction d’un modèle de tâche chez les participants (Rouet & Britt, 2011 ; Sabatini, J. P., O'Reilly, T., Halderman, L et al. 2014). Deux jeux de documents équivalents ont été créés afin d’avoir une diversité de points de vue et éviter que les étudiants n’échangent entre eux sur leurs évaluations. Chaque jeu comprenait trois pages web de fiabilité variable : une page fiable, une page de fiabilité moyenne, et une page peu fiable. Ces différences de fiabilité étaient basées sur trois critères : la compétence de l’auteur, le conflit d’intérêts et le contrôle éditorial du site. Les jeux de documents ont été répartis de façon quasi aléatoire parmi les groupes d’étudiants. Chaque groupe a reçu un jeu de façon alternée, en veillant à respecter une répartition équilibrée entre les filières d’études. À l’intérieur de chaque jeu, les documents étaient présentés dans une liste simulant les résultats d’un moteur de recherche. L’ordre de présentation était contrebalancé : la moitié des étudiants ont vu le document fiable en premier, et l’autre moitié a vu d’abord le document peu fiable. Les étudiants devaient évaluer la fiabilité de chaque page web sur une échelle de type Likert allant de 1 (pas du tout fiable) à 7 (très fiable). Ils devaient ensuite justifier leur évaluation en précisant les critères pris en compte. La qualité des justifications apportées était ensuite évaluée selon un barème de 4 points (0 = absence des trois dimensions de source / justification centrée sur le contenu, 3 = toutes les dimensions de source présentes / réponse élaborée sur la source). Ainsi, chaque document s’est vu attribuer un score d’évaluation de fiabilité et un score de qualité des justifications.

2.2.3 Lecture latérale

Nous avons demandé aux étudiants s’ils avaient consulté d’autres sources sur le web pendant l’évaluation des documents. La réponse (oui ou non) a été utilisée comme un indice d’utilisation de la lecture latérale.

2.3 Procédure

Au début de la première séance du cours de business plan, le but de l’expérience a été expliqué aux étudiants. Ensuite, ils ont signé le formulaire de consentement éclairé. Puis, on leur a attribué des identifiants anonymes pour pouvoir se connecter à la plateforme Selen[1], mise à disposition par le CNRS et les universités de Poitiers, Lyon 2 et Paris 8. Dans l’ordre, les étudiants ont complété la première échelle de motivation à poursuivre des études universitaires, l’échelle de motivation à suivre le cours de Business Plan et enfin un court questionnaire sociodémographique (âge, sexe, langue maternelle).

Puis, ils passaient à la tâche de lecture-évaluation. Toutes les tâches ont été complétées lors d’une séance de deux heures en salle informatique, en toute autonomie, sans aucune aide extérieure.

L’analyse des données a été réalisée avec le logiciel Jamovi 2.3.21 (Navarro & Foxcroft, 2022). Pour évaluer la normalité de la distribution des données, nous avons utilisé le test de Shapiro-Wilk. Les résultats de ce test ont indiqué que les données ne suivaient pas une distribution normale. Par conséquent, nous avons examiné les corrélations à l’aide du coefficient de Spearman et la comparaison des moyennes avec le test t de Welch (Conover, 1999). 

3.    Résultats

3.1. Motivation et évaluation des documents

Le tableau 1 présente les moyennes et écarts-type pour les différents types de motivation pour les Études Supérieures (ES) et le cours de Business Plan (BP), et pour l’évaluation de la fiabilité de chaque type de document. Les coefficients de corrélation entre ces variables sont également présentés dans ce même tableau.

Tableau 1.

Statistiques descriptives et corrélations entres les variables motivationnelles et d’évaluation de la fiabilité des documents


Note. * p < .05, ** p < .01, *** p < .001 ; MA_ES (Motivation Autonome pour les Études Supérieures) ; MC_ES (Motivation Contrôlée pour les Études Supérieures) ; AMO_ES (Amotivation pour les Études Supérieures) ; MA_BP (Motivation Autonome pour le Business Plan) ; MC_BP (Motivation Contrôlée pour le Business Plan) ; AMO_BP (Amotivation pour le Business Plan) ; EVAL (scores moyens d’évaluation des documents)

Globalement, on observe que les scores de motivation autonome (M = 5,04 ; ET = 0,95) et contrôlée (M = 4,44 ; ET = 1,12) pour les études supérieures (ES) sont relativement élevés, alors que le scores d’amotivation sont faibles (M = 1,65 ; ET = 1,00). Pour la motivation à suivre le cours de Business Plan (BP), la motivation autonome se situe juste au-dessus de la moyenne de l’échelle (M = 3,64 ; ET = 1,31), et la motivation contrôlée (M = 2,41 ; ET = 0,91) ainsi que l’amotivation (M = 2,70 ; ET = 1,54) sont faibles. Par ailleurs, le score moyen attribué au document fiable est élevé (M = 5,65 ; ET = 1,47), alors que le score moyen du document peu fiable est faible (M = 2,97 ; ET = 1,79), le document moyennement fiable (M = 4, 95 ; ET = 1,55) se situant entre les deux conformément à l’attendu. 

L’analyse des corrélations montre qu’il existe une corrélation positive entre la motivation autonome pour les études supérieures (MA_ES) et l’évaluation du document peu fiable (r = 0.137, p < .05). Plus les étudiants sont motivés de manière autonome pour les études supérieures, plus ils attribuent une note élevée au document peu fiable. Par ailleurs, on décèle une corrélation négative entre la motivation autonome pour le cours de Business Plan et l’évaluation des documents fiables (r = -0.136, p < .05). Plus les étudiants sont motivés de manière autonome pour le cours de Business Plan (MA_BP), moins ils attribuent de fiabilité aux documents considérés comme fiables.

Concernant la motivation contrôlée, les résultats indiquent que plus les étudiants sont motivés de manière contrôlée pour les études supérieures (MC_ES), plus ils attribuent de fiabilité aux documents peu fiables (r = 0.198, p < .01). Par ailleurs, plus les étudiants sont motivés de manière contrôlée pour le cours de Business Plan, plus ils attribuent de fiabilité aux documents peu fiables (r = 0.195, p < .01).  
Autrement dit, plus les étudiants sont motivés de manière contrôlée plus ils tendent à valoriser les documents peu fiables.

Aucune corrélation significative n’a été décelée entre l’amotivation et l’évaluation des documents.

3.2. Motivation et lecture latérale

Le Tableau 2 présente les moyennes et écart-types pour la variable de motivation autonome, en BP et en ES, selon la pratique de lecture latérale des étudiants, ainsi que le test t de Welch concernant la différence entre les deux groupes. 

Tableau 2.

Statistiques descriptives et résultats du test t de Welch comparant la motivation autonome, en ES et BP, des étudiants corroborateurs et non-corroborateurs



Les résultats nous indiquent tout d’abord que 38% des participants seulement réalisent une lecture latérale pendant l’évaluation des documents multiples. Les moyennes de motivation autonome (MA_ES) sont très similaires entre les corroborateurs et les non-corroborateurs. Aucune différence significative n’a été décelée entre les étudiants ayant appliqué ou non la lecture latérale.

3.3. Motivation et qualité des justifications

Le tableau 3 présente les moyennes et écarts-type pour les variables motivationnelles et la qualité des justifications à l’évaluation des documents, ainsi que les coefficients de corrélation entre ces variables.

Tableau 3.

Statistiques descriptives et corrélations entres les variables motivationnelles et la qualité de la justification des documents


Note. * p < .05, ** p < .01, *** p < .001,                                         
MA_ES (Motivation Autonome pour les Études Supérieures)
JUST_Doc_Fiable (Qualité de justification de document fiable)

Les résultats indiquent que plus les étudiants sont motivés de manière autonome pour les Études Supérieures (MA_ES), moindre est la qualité de leurs justifications pour les documents moyennement fiables (r = - 0.201, p < .01). De même, plus les étudiants sont motivés de manière autonome pour le Business Plan (MA_BP), moindre est la qualité de leurs justifications pour les documents fiables (r = -0.210, p < .01).

Conclusion

Nos résultats mettent en lumière le rôle ambivalent de la motivation dans l’évaluation des documents multiples. Interprétés à la lumière des théories de l'autodétermination (Deci & Ryan, 2000) et du modèle hiérarchique de Vallerand (1997), ainsi que des modèles théoriques MD-TRACE (Rouet & Britt, 2011) et CAEM (List & Alexander, 2017), ces résultats révèlent des relations complexes entre les différentes formes de motivation et l'évaluation critique des documents par les étudiants. 

Contrairement à notre première hypothèse, nous avons observé que la motivation autonome pour les études supérieures était positivement corrélée aux scores d’évaluation des documents peu fiables, tandis que la motivation autonome pour le Business Plan était négativement corrélée avec la fiabilité attribuée aux documents fiables. Ces résultats inattendus, qui contrastent avec les prédictions de la théorie de l'autodétermination de Deci & Ryan (2000) selon laquelle la motivation autonome devrait être associée à une meilleure performance cognitive (Vansteenkiste, M., Simons, J., Lens, W et al. 2004 ; Vansteenkiste, M., Zhou, M., Lens, W et al. 2005 ; Leroy & Bressoux, 2016), pourraient s'expliquer par plusieurs facteurs. Tout d'abord, des effets contextuels spécifiques et des biais d'évaluation pourraient influencer les évaluations des étudiants. De plus, une confiance excessive dans leurs propres capacités ou connaissances (Kruger & Dunning, 1999) pourrait conduire à une évaluation moins rigoureuse des documents. 

En revanche, nos résultats confirment partiellement l'hypothèse concernant la motivation contrôlée, montrant des corrélations positives entre le niveau de motivation contrôlée et l'attribution de fiabilité aux documents peu fiables, ce qui est cohérent avec l'idée que les étudiants motivés de manière contrôlée adoptent une posture moins critique (Deci & Ryan, 2000). L'hypothèse relative à l'amotivation a été confirmée, avec l'absence de corrélation significative entre l'amotivation et l'évaluation des documents, en accord avec l'idée que les individus amotivés s'engagent moins dans la tâche (Vallerand, R. J., Pelletier, L. G., Blais, M. R et al., 1992 ; Savolainen, 2008). Dans notre étude, la performance cognitive fait référence à la capacité des étudiants à évaluer de manière critique les informations issues de documents multiples. Cette évaluation inclut plusieurs aspects spécifiques, tels que le raisonnement critique, la justification argumentée et l'évaluation de la fiabilité des sources.

Concernant l’hypothèse sur la corroboration par lecture latérale, contrairement à notre attente, nous n'avons pas observé de différence significative entre les étudiants corroborateurs et les étudiants non corroborateurs en ce qui concerne leur niveau de motivation autonome, que ce soit pour les études supérieures ou le cours de Business Plan, ce qui pourrait indiquer que la compétence de corroborration n'est pas directement liée à la motivation autonome dans ce contexte. 

Enfin, les corrélations négatives entre la motivation autonome et la qualité des justifications suggèrent que les étudiants les plus motivés pourraient adopter une approche moins nuancée dans leur évaluation. Alors que nous nous attendions à ce qu’un niveau plus élevé de motivation autonome soit associé à des justifications de meilleure qualité sur la fiabilité des sources, les corrélations obtenues sont en réalité négatives : les étudiants les plus motivés ont formulé des justifications jugées moins pertinentes selon les critères établis. Ce qui laisse à penser que les étudiants plus motivés (autonomes ou contrôlés) pourraient être moins critiques vis-à-vis des sources. Ils suivent peut-être davantage les consignes sans remettre en question les documents fournis. Les étudiants les plus critiques pourraient être moins motivés par les cours, car ils adoptent une posture plus sceptique, indépendante du contexte académique. Ainsi, le lien entre motivation et évaluation critique des sources s’avère complexe et potentiellement influencé par différents facteurs. 

En somme, nos résultats semblent contre-intuitifs, car nous pouvions nous attendre à ce que la motivation, notamment autonome, favorise une meilleure évaluation critique. Cependant, cinq explications possibles émergent :

1. Un effet de conformité académique : Les étudiants très motivés veulent bien faire et ont tendance à suivre les consignes et accepter les documents fournis sans nécessairement les questionner. 
2. Un manque de recul critique : Les étudiants les plus engagés dans leur apprentissage investissent leur énergie dans la compréhension des contenus, mais ne prennent pas toujours le temps d’évaluer la fiabilité des sources.
3. La capacité à questionner les sources pourrait être indépendante de la motivation contextuelle (pour les études, pour un cours) et davantage liée à d’autres compétences cognitives. 
4. Renforcer l'entraînement à la lecture critique semble être nécessaire, quel que soit le niveau de motivation des étudiants. 

Par ailleurs, ces apparentes contradictions pourraient être éclairées par la théorie sociale cognitive de Bandura (1986). Cette théorie met en lumière l'importance des croyances d'auto-efficacité et des attentes de résultats dans la motivation et le comportement des individus. Ainsi, les étudiants pourraient surestimer leur efficacité personnelle, se percevant comme plus compétents qu'ils ne le sont réellement. Cette surestimation pourrait expliquer pourquoi certains étudiants, bien que présentant une motivation autonome élevée, ne démontrent pas une capacité d'évaluation critique plus développée des documents. Autrement dit, les croyances d'auto-efficacité pourraient jouer un rôle modérateur dans la relation entre la motivation et la performance cognitive. 

Pour conclure, les résultats de la présente étude soulignent la complexité des relations entre motivation et l’évaluation critique de documents. Ils suggèrent que la motivation seule ne suffit pas à améliorer l’évaluation critique des sources. C'est dans ce contexte que les modèles MD-TRACE et CAEM permettent d'interpréter ces résultats complexes. Le modèle MD-TRACE met en évidence l'importance des processus itératifs d'évaluation, tandis que le modèle CAEM souligne le rôle crucial de l'engagement cognitif dans l'analyse des documents multiples. Ensemble, ils permettent de mieux comprendre comment les étudiants intègrent et évaluent les informations, et comment ces processus peuvent être influencés par des facteurs motivationnels et contextuels. Ils permettent de soulever une hypothèse complémentaire, qui serait que les étudiants ne disposent pas des outils méthodologiques nécessaires pour analyser efficacement la fiabilité des documents. Ainsi, une phase d'entraînement spécifique à la lecture analytique et latérale pourrait être proposée. Cet entraînement viserait à sensibiliser les étudiants aux biais informationnels, à leur apprendre à croiser les sources et à justifier de manière rigoureuse l’évaluation d’un document. En comparant leurs performances avant et après cet entraînement, il serait possible de mieux cerner l’impact de l’intervention sur la motivation des étudiants et leur évaluation critique de documents. Notre étude ouvre ainsi des perspectives pour des recherches futures visant à mieux comprendre les interactions entre motivation, stratégies d'évaluation et performance cognitive dans des contextes éducatifs variés. 

Dialogue entre SIC et SC : une complémentarité méthodologique et théorique

Les résultats de notre étude illustrent la pertinence d’un dialogue entre les Sciences de l’Information et de la Communication (SIC) et les Sciences Cognitives (SC) pour comprendre les mécanismes sous-jacents de l’évaluation critique de l’information. Les SIC, en tant que discipline ancrée dans l’analyse des pratiques informationnelles et des dynamiques sociales, offrent un cadre pour étudier comment les individus interagissent avec les sources d’information dans des contextes variés (Cordier & Sahut, 2023 ; Macedo-Rouet, 2022). Comme le souligne Jeanneret (2007), l’information ne peut être réduite à une simple dimension technique ou cognitive, elle s’inscrit dans des logiques sociales, culturelles et institutionnelles qui influencent son appropriation et son évaluation. Dans cette perspective, notre étude s’attache à analyser les comportements réels des étudiants face à des documents multiples, en tenant compte des normes académiques et des attentes institutionnelles qui façonnent leurs pratiques.
Les SC, quant à elles, apportent des outils théoriques et méthodologiques pour analyser les processus cognitifs et motivationnels impliqués dans ces pratiques, tels que la théorie de l’Auto-détermination (TAD) (Deci & Ryan, 1985, 2000) ou les modèles d’engagement cognitif (List & Alexander, 2017). En effet, dans notre étude, l’utilisation de la TAD et des modèles MD-TRACE et CAEM permet de révéler des dynamiques complexes entre motivation et évaluation critique, qui ne pourraient être pleinement comprises sans une approche interdisciplinaire. Par exemple, l’observation d’une corrélation inattendue entre la motivation autonome et une évaluation moins rigoureuse des documents peu fiables suggère que des biais cognitifs (comme la surconfiance, Kruger & Dunning, 1999) ou des normes sociales (comme la conformité académique) influencent les comportements informationnels. Ces phénomènes relèvent à la fois de mécanismes cognitifs individuels (étudiés en SC) et de dynamiques collectives (analysées en SIC). 

Notre étude montre ainsi que l’évaluation critique de l’information ne relève pas uniquement de compétences cognitives, mais aussi de compétences informationnelles (Le Deuff, 2009), qui s’acquièrent dans un cadre social et éducatif. L’éducation à l’information, telle que conceptualisée en SIC, ne peut ignorer les dimensions motivationnelles et cognitives mises en lumière par les SC. À l’inverse, les modèles cognitifs gagnent en pertinence lorsqu’ils intègrent les dimensions sociales et culturelles de l’information, comme le rappelle Jeanneret (2007) en interrogeant la notion même de « technologies de l’information ».
Ainsi, cette complémentarité ouvre des perspectives pour des recherches futures, notamment en intégrant des méthodes issues des SC pour affiner l’analyse des stratégies d’évaluation, tout en conservant une approche critique des enjeux sociétaux portés par les SIC (par exemple, la désinformation ou l’éducation aux médias). Ainsi, le dialogue entre ces deux champs disciplinaires ne se limite pas à une juxtaposition de méthodes, mais permet de renouveler les questionnements sur la construction des savoirs et la formation des individus dans un environnement informationnel complexe.

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[1] https://selen.huma-num.fr/selen_training/public/