Étudiez intelligemment ! Efficacité d'une intervention d'utilisation du smartphone sur la performance et le bien-être des élèves

Les smartphones font désormais partie intégrante de la vie quotidienne des étudiants. Des recherches ont montré que les étudiants utilisent excessivement leur smartphone pendant les semestres, les cours et pendant leurs études et que l'utilisation de leur smartphone sert rarement à des fins éducatives. Sans surprise, les interférences des smartphones dans des situations aussi pertinentes sur le plan académique peuvent nuire aux performances des élèves. Par exemple, il a été démontré que les étudiants sont plus distraits, connaissent moins de flux liés à l'étude, évaluent leurs propres performances plus négativement et obtiennent des notes inférieures lorsqu'ils utilisent leur smartphone dans des contextes académiques. Outre ces inconvénients liés aux performances, la recherche suggère également que l'utilisation du smartphone peut nuire au bien-être des élèves. L'utilisation excessive des smartphones et des applications de médias sociaux a été liée à divers problèmes liés au bien-être tels que l'affect négatif, le stress et l'anxiété. Comme les étudiants ont été identifiés comme un groupe à haut risque sujet à la surutilisation et à la dépendance aux smartphones, ils devraient être particulièrement sensibles à ces conséquences liées au bien-être.

L'objectif global de tous les établissements d'enseignement supérieur doit être la promotion de la réussite scolaire et du bien-être des étudiants, car ces deux facteurs interdépendants agissent comme des prédicteurs importants pour la santé et le fonctionnement individuels et publics. Par conséquent, s'il est utile d'examiner les effets négatifs de l'utilisation du smartphone sur les performances et le bien-être dans des contextes académiques et de comprendre leurs processus sous-jacents, il est tout aussi important d'explorer les interventions possibles pour atténuer ces résultats négatifs. Ici, il est nécessaire de répondre aux questions concernant l'efficacité de telles interventions (par exemple, l'abstinence du smartphone) sur une variété de variables de résultats et d'incorporer d'éventuelles influences médiatrices ou modératrices pertinentes aux effets de ces interventions sur la performance et le bien-être des élèves. Malheureusement, les études d'intervention à cet égard sont rares. Pourtant, les recherches existantes indiquent des résultats incohérents. En fait, il existe des preuves que de courtes phases de séparation des smartphones entraînent des niveaux d'anxiété plus élevés. De plus, les phases d'abstinence du smartphone et des réseaux sociaux semblent s'accompagner d'envies de smartphone et d'une surutilisation potentielle après la fin de l'intervention. Cependant, certaines études ont trouvé des effets prometteurs des phases de séparation sur le bien-être, la satisfaction de vivre, la procrastination, le stress perçu ou la dépression. Une première étude portant sur les phases de séparation des smartphones chez les étudiants a révélé des effets positifs sur le bien-être et les performances individuels en améliorant le mode de vie personnel, la santé et la gestion scolaire et en réduisant la surutilisation des smartphones. Pourtant, de telles études d'intervention sont extrêmement limitées et doivent être étudiées plus rigoureusement. Des variables particulièrement modératrices ou médiatrices doivent être prises en compte pour expliquer l'efficacité des interventions d'abstinence par smartphone. Dans cette optique, la dépendance au smartphone et la peur de passer à côté (FOMO) semblent jouer un rôle important concernant l'effet néfaste de l'abstinence du smartphone sur le bien-être. Enfin, les études existantes se sont principalement focalisées sur les effets des phases de séparation des smartphones durant plusieurs heures voire plusieurs jours. Comme il s'agit de paramètres plutôt irréalistes, les interventions futures devraient être conçues de manière à intégrer les pauses de l'utilisation du smartphone dans la vie quotidienne des personnes.

Par conséquent, la présente étude vise à étudier l'efficacité d'une intervention dans laquelle les étudiants doivent développer des plans d'action (BCT 1.4; ) ainsi que des plans d'adaptation (BCT 1.2) leur permettant d'étudier sans interférences de smartphone. La planification est une stratégie très simple avec des effets impressionnants, comme indiqué par des tailles d'effet moyennes à importantes sur le comportement observé dans diverses populations et comportements. Au cours d'une intervention de planification, un individu relie un indice situationnel (quand/où) à une réponse comportementale prévue (comment) par une simulation mentale de situations anticipées. Ainsi, l'objectif est de lier un indice spécifique à une action prévue afin de traduire les intentions d'objectif en comportement. En outre, la planification est souvent complétée par une planification d'adaptation (anticipation des obstacles et élaboration de plans sur la manière de les surmonter). Dans cette étude, les individus doivent remplir une feuille de planification qui contient à la fois des plans d'action et d'adaptation pour restreindre leur propre utilisation du smartphone pendant les périodes d'apprentissage.

Les résultats mesurés comprennent une variété de variables liées à la performance (c. . De plus, dans cette étude, le rôle médiateur des variables a cherché à être promu par l'intervention (i.e. diminution de l'utilisation quotidienne des smartphones, diminution de l'utilisation quotidienne des applications de médias sociaux, augmentation du flux lié à la préparation des examens) et des éventuels modérateurs (c.-à-d. dépendance au smartphone, FoMO) sont également étudiés.

Les objectifs de la présente étude sont triples. Tout d'abord, l'efficacité de la planification d'une séparation du smartphone pendant une phase d'examen est comparée à un groupe témoin sur une évaluation basée sur l'appareil de l'utilisation du smartphone. Outre ce premier objectif principal, il vise également à comparer spécifiquement l'efficacité de l'intervention de planification à un groupe témoin sur les performances scolaires et le bien-être des étudiants. Troisièmement, cette étude examine les mécanismes sous-jacents supposés ainsi que les modérateurs possibles de l'intervention de planification.

Questions de recherche et hypothèses

Question de recherche 1 : La planification est-elle une stratégie efficace pour réduire l'utilisation du smartphone chez les étudiants pendant une période d'examen ?

Hypothèses 1.a - 1.b : Les élèves du groupe d'intervention de planification afficheront a) une utilisation globale plus courte du smartphone, b) une utilisation moindre des applications de médias sociaux que les élèves du groupe témoin.

Question de recherche 2 : Quels sont les mécanismes sous-jacents de l'intervention de planification chez les étudiants concernant la réduction de l'utilisation du smartphone ?

Hypothèses 2.a - 2.b : L'effet de la planification sur la réduction de l'utilisation du smartphone est médiatisé par a) la planification d'action individuelle et b) la planification d'adaptation individuelle.

Question de recherche 3 : L'intervention de planification entraîne-t-elle une meilleure performance scolaire ?

Hypothèses 3.a - 3.d. : Les élèves du groupe d'intervention de planification a) afficheront une plus grande capacité de concentration, b) subiront moins de stress lié aux études, c) évalueront plus positivement leur rendement d'apprentissage perçu et d) réussiront un meilleur examen notes que les élèves du groupe témoin.

Question de recherche 4 : Quels sont les modérateurs possibles de la relation entre l'intervention de planification et la performance scolaire ?

Hypothèses 4.a - 4.b. : L'effet de l'intervention sur les performances scolaires des étudiants sera modéré par leurs niveaux de a) peur de manquer quelque chose et b) d'addiction au smartphone.

Question de recherche 5 : Quels sont les mécanismes sous-jacents de l'intervention de planification concernant la performance scolaire des étudiants ?

Hypothèses 5.a - 5.d. : L'effet de l'intervention de planification sur les résultats scolaires des étudiants sera influencé par a) une utilisation globale plus courte du smartphone, b) une utilisation réduite des applications de médias sociaux et c) un meilleur flux lié à la préparation des examens. .

Question de recherche 6 : L'intervention de planification entraîne-t-elle plus de bien-être chez les élèves ?

Hypothèses 6.a - 6.d. : Les élèves du groupe d'intervention de planification a) afficheront des niveaux plus élevés d'affect positif, b) des niveaux inférieurs d'affect négatif, c) moins d'anxiété et d) un bien-être subjectif plus élevé que les élèves du le groupe témoin.

Question de recherche 7 : Quels sont les modérateurs possibles de la relation entre l'intervention de planification et le bien-être des élèves ?

Hypothèses 7.a - 7.b. : L'effet de l'intervention sur le bien-être des étudiants sera modéré par leurs niveaux de a) peur de manquer quelque chose et b) dépendance au smartphone.

Question de recherche 8 : Quels sont les mécanismes sous-jacents de l'intervention de planification chez les élèves en matière de bien-être ?

Hypothèses 8.a - 8.d. : L'effet de l'intervention de planification sur le bien-être des élèves sera médiatisé par a) une utilisation globale plus courte du smartphone et b) une utilisation réduite des applications de médias sociaux.

Étudier le design

La présente étude utilise un essai contrôlé randomisé longitudinal en ligne mené dans des universités nationales en Allemagne sur une période de 3 mois par période de collecte de données. Les évaluations seront effectuées sur un échantillon d'étudiants chaque semaine avant la phase d'examen (t1-t3), après le premier examen (t4) et après l'annonce des notes d'examen (t5). Les étudiants seront assignés au hasard à un groupe d'intervention et à un groupe de contrôle.

Tout d'abord, les personnes intéressées doivent remplir un questionnaire de présélection. Si tous les critères d'inclusion sont remplis, les étudiants doivent remplir l'évaluation de base. À la fin de la mesure de base, tous les étudiants recevront des conseils généraux sur la façon d'organiser leur environnement d'étude et leur comportement pour améliorer leurs performances d'apprentissage globales (par exemple, organisation du matériel pour la préparation des examens, pauses pendant la préparation des examens). Les participants au groupe d'intervention seront également chargés de développer des plans d'action et d'adaptation individuels pour réduire les interférences des smartphones lors de leurs études. Les étudiants du groupe témoin doivent plutôt remplir des questionnaires sur le comportement général en matière de santé. Les étudiants des deux groupes seront également invités à installer une application mobile sur leur smartphone qui mesure objectivement l'utilisation quotidienne du smartphone de chaque participant, les activations d'écran et l'utilisation d'applications spécifiques. L'application n'informera pas les participants de l'utilisation de leur smartphone mais enregistrera les données en arrière-plan. Les participants seront invités à ne pas désinstaller l'application avant le point de temps de mesure t4.

Une semaine après la mesure de base et l'intervention, les participants reçoivent le questionnaire en ligne t2, et deux semaines après la mesure de base, le questionnaire t3 suit. Après le premier examen demandé dans l'évaluation de base, les participants recevront le questionnaire t4. Deux mois plus tard, les participants recevront un court questionnaire (t5) demandant les notes de l'examen. Tous les participants seront débriefés à la fin de l'étude. Grâce à leur participation, les étudiants peuvent participer à une tombola de bons; cette information est fournie avant la participation à l'étude et de nouveau à la fin de chaque questionnaire.

Analyses complémentaires selon la pandémie de COVID-19 :

Lors de la collecte de données de l'étude initialement prévue "Study Smart", la pandémie mondiale COVID-19 s'est produite. Étant donné que cela nous donne des données sur les étudiants à travers les différentes phases de la pandémie, nous prévoyons de mener des analyses supplémentaires des données comme décrit ci-dessous.

Dans ces analyses supplémentaires, nous comparons le bien-être émotionnel (c'est-à-dire l'affect positif et négatif, le bien-être général et le stress perçu) et le fonctionnement scolaire (c'est-à-dire le bien-être scolaire englobant le stress lié aux études et l'anxiété liée aux tests, l'autonomie scolaire -perception englobant le concept de soi académique des étudiants et l'auto-efficacité perçue liée aux études, la motivation académique englobant la motivation des étudiants pour la réussite et le flux lié aux études, et l'autorégulation académique englobant la concentration des étudiants, la fréquence des activités d'étude et la procrastination) de trois cohortes d'étudiants. La première cohorte d'étudiants a été évaluée avant la pandémie de COVID-19 et représente donc un groupe témoin pré-pandémique. La deuxième cohorte a été évaluée après le premier confinement en Allemagne. Ces élèves ont fait l'expérience d'un apprentissage à distance d'urgence et des mesures de confinement assouplies. La troisième cohorte d'étudiants a été évaluée lors du deuxième verrouillage en Allemagne, lorsque les cas de coronavirus ont considérablement augmenté. Ces étudiants ont connu à la fois un apprentissage à distance d'urgence et des préjudices sociaux dus à des mesures de confinement rigoureuses.

Bien-être émotionnel général des élèves

La recherche indique que les mesures de confinement liées à la COVID-19 engendrent des préjudices affectifs chez les élèves (par exemple, émotions négatives, stress et dépression). Cependant, la recherche montre également que le bien-être émotionnel général des élèves semble s'améliorer rapidement pour atteindre les niveaux pré-pandémiques lorsque les mesures de confinement sont assouplies. Dans cette optique, pour le bien-être émotionnel général des élèves (H1), nous émettons l'hypothèse suivante :

H1.1 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) un affect moins positif et (b) plus négatif, (c) un bien-être général moindre et (d) un stress perçu plus élevé que la première cohorte.

H1.2 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) un affect moins positif et (b) plus négatif, (c) un bien-être général moindre et (d) un stress perçu plus élevé que la deuxième cohorte.

H1.3 : La deuxième cohorte d'étudiants rapportera des niveaux similaires d'affect (a) positif et (b) négatif, (c) de bien-être général et (d) de stress perçu à la première cohorte.

Fonctionnement académique des étudiants

La recherche indique également que les mesures de confinement liées au COVID-19 peuvent nuire au fonctionnement scolaire des étudiants. De plus, la transition vers l'apprentissage à distance d'urgence peut entraîner des préjudices académiques. Nous supposons donc que la cohorte d'étudiants évaluée lors du deuxième confinement en Allemagne (c'est-à-dire les étudiants subissant à la fois un apprentissage à distance d'urgence et des préjudices sociaux dus à des mesures de confinement rigoureuses) présentera une forte baisse de leur fonctionnement scolaire par rapport à la cohorte pré-pandémique. Pourtant, la cohorte d'étudiants évaluée après le premier confinement (c'est-à-dire les étudiants bénéficiant d'un apprentissage à distance d'urgence et de mesures de confinement assouplies) devrait également être affectée dans son fonctionnement scolaire en raison de l'apprentissage à distance d'urgence restant, mais pas aussi prononcé que les étudiants évalués lors du deuxième confinement. Par conséquent, en ce qui concerne le fonctionnement scolaire des étudiants englobant le bien-être scolaire (H2), la perception de soi scolaire (H3), la motivation scolaire (H4) et l'autorégulation scolaire (H5), nous émettons l'hypothèse suivante :

H2.1 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) plus de stress lié aux études et (b) plus d'anxiété liée aux tests que la première cohorte.

H2.2 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) plus de stress lié à l'étude et (b) plus d'anxiété liée aux tests que la deuxième cohorte.

H2.3 : La deuxième cohorte d'étudiants rapportera (a) plus de stress lié à l'étude et (b) plus d'anxiété liée aux tests que la première cohorte.

H3.1 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) une image de soi académique plus faible et (b) une auto-efficacité liée aux études inférieure à celle de la première cohorte.

H3.2 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) une image de soi académique plus faible et (b) une auto-efficacité liée aux études inférieure à celle de la deuxième cohorte.

H3.3 : La deuxième cohorte d'étudiants rapportera (a) une image de soi académique plus faible et (b) une auto-efficacité liée aux études inférieure à celle de la première cohorte.

H4.1 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) moins de motivation liée aux études et (b) moins de flux liés aux études que la première cohorte.

H4.2 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) moins de motivation liée aux études et (b) moins de flux liés aux études que la deuxième cohorte.

H4.3 : La deuxième cohorte d'étudiants rapportera (a) moins de motivation liée aux études et (b) moins de flux liés aux études que la première cohorte.

H5.1 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) moins de concentration et (b) une fréquence d'activités d'étude plus faible, et (c) plus de procrastination que la première cohorte.

H5.2 : La troisième cohorte d'étudiants rapportera (a) moins de concentration et (b) une fréquence d'activités d'étude plus faible, et (c) plus de procrastination que la deuxième cohorte.

H5.3 : La deuxième cohorte d'étudiants rapportera (a) moins de concentration et (b) une fréquence d'activités d'étude plus faible, et (c) plus de procrastination que la première cohorte.