Stratégies Métacognitives de Lecture, Motivation et Performance en Compréhension Écrite chez les Étudiants Saoudiens d'Anglais Langue Étrangère

Table des Matières

1. Introduction

La compréhension écrite est l'une des compétences d'étude les plus essentielles dans l'enseignement supérieur. Les cours académiques et techniques exigent des lectures substantielles, nécessitant que les étudiants comprennent ce qu'ils lisent pour réussir sur le plan académique et professionnel. En Arabie Saoudite, la lecture et l'écriture figurent parmi les compétences linguistiques les moins développées, comme en témoignent les rapports des tests TOEFL iBT® et IELTS. Cette carence peut être attribuée à l'exposition limitée des étudiants aux activités de lecture en anglais et à leur faible intérêt et motivation à lire.

2. Revue de la Littérature

2.1 Stratégies Métacognitives de Lecture

Les stratégies métacognitives de lecture font référence à la conscience et au contrôle des processus cognitifs pendant la lecture. La théorie de la métacognition de Flavell (1979) en constitue le fondement, mettant l'accent sur la capacité du lecteur à surveiller, contrôler et réguler sa compréhension écrite. L'Inventaire de Conscience Métacognitive des Stratégies de Lecture (MARSI) identifie trois catégories principales : les Stratégies Globales de Lecture (GLOB), les Stratégies de Résolution de Problèmes (PROB) et les Stratégies de Soutien à la Lecture (SUP).

2.2 Théories de la Motivation en Lecture

La motivation en lecture englobe les croyances, valeurs et objectifs qui poussent les individus à s'engager dans des activités de lecture. La Théorie de l'Autodétermination (Deci & Ryan, 1985) distingue la motivation intrinsèque (lire pour le plaisir) et la motivation extrinsèque (lire pour des récompenses externes). Le Questionnaire de Motivation pour la Lecture (MRQ) mesure divers aspects de la motivation en lecture, incluant l'auto-efficacité, la curiosité, l'implication et la reconnaissance.

2.3 Modèles de Compréhension Écrite

La compréhension écrite implique la construction de sens par l'interaction avec le texte. La Vision Simple de la Lecture (Gough & Tunmer, 1986) postule que la compréhension écrite est égale au produit du décodage et de la compréhension linguistique : $RC = D \times LC$. Des modèles plus récents, comme le Modèle d'Intégration-Construction (Kintsch, 1998), soulignent la nature interactive de la compréhension écrite.

3. Méthodologie

3.1 Plan de Recherche

Cette étude a employé des méthodes d'enquête descriptive et de corrélation descriptive pour investiguer les relations entre les stratégies métacognitives de lecture, la motivation à lire et la performance en compréhension écrite.

3.2 Participants

L'étude a impliqué 60 étudiants universitaires saoudiens d'anglais langue étrangère, sélectionnés aléatoirement dans un collège industriel public masculin en Arabie Saoudite. Les participants ont été choisis en utilisant des techniques d'échantillonnage aléatoire pour assurer la représentativité.

3.3 Instruments

Trois instruments principaux ont été utilisés : l'Enquête sur les Stratégies de Lecture (SORS) pour mesurer la conscience métacognitive, le Questionnaire de Motivation pour la Lecture (MRQ) pour évaluer la motivation à lire, et des tests standardisés de compréhension écrite pour évaluer la performance en lecture.

3.4 Analyse des Données

Les données ont été analysées en utilisant des statistiques descriptives (moyennes, écarts-types) et des statistiques inférentielles (tests t, analyse de corrélation). Le seuil de significativité a été fixé à p < 0,05.

4. Résultats

4.1 Analyse Statistique

L'étude a révélé que les répondants utilisent modérément différentes stratégies métacognitives de lecture lorsqu'ils lisent des textes académiques. Parmi les trois catégories, les Stratégies de Résolution de Problèmes (PROB) étaient les plus fréquemment utilisées. Les répondants ont démontré une motivation élevée à lire, avec une préférence particulière pour les livres d'humour/bandes dessinées.

4.2 Résultats de Corrélation

En utilisant l'analyse par test t, l'étude n'a trouvé aucune corrélation significative entre les stratégies métacognitives de lecture et la compréhension écrite (r = 0,18, p > 0,05). Il n'y avait pas non plus de corrélation significative entre l'intérêt/motivation à lire et la compréhension écrite (r = 0,12, p > 0,05). Cependant, une corrélation positive a été trouvée entre les stratégies de lecture et la motivation à lire (r = 0,42, p < 0,05).

5. Discussion

Les résultats de cette étude contredisent les recherches antérieures qui montrent généralement des corrélations positives entre les stratégies métacognitives, la motivation et la compréhension écrite. Cette divergence peut être attribuée à des facteurs culturels, au contexte éducatif ou aux instruments de mesure. Le contexte éducatif saoudien, avec son exposition limitée aux activités de lecture en anglais et ses différentes attitudes culturelles envers la lecture, peut expliquer ces résultats inattendus.

6. Analyse Technique

Analyse Originale

Cette étude présente des résultats intrigants qui remettent en question les théories établies dans la recherche sur la lecture en langue seconde. L'absence de corrélation entre les stratégies métacognitives et la performance en compréhension écrite chez les étudiants saoudiens d'anglais langue étrangère contredit de nombreuses études antérieures, y compris celles de Carrell (1998) et Zhang (2001), qui ont trouvé des relations positives significatives. Cette divergence peut s'expliquer par des facteurs culturels et contextuels spécifiques à l'environnement éducatif saoudien. Selon les recherches du National Reading Panel (2000), l'enseignement efficace de la lecture implique généralement un enseignement explicite des stratégies, mais cette étude suggère que dans certains contextes culturels, les approches traditionnelles peuvent nécessiter une adaptation significative.

La relation mathématique entre la compréhension écrite et ses prédicteurs peut être exprimée en utilisant l'analyse de régression multiple : $RC = \beta_0 + \beta_1MS + \beta_2RM + \epsilon$, où RC représente la compréhension écrite, MS désigne les stratégies métacognitives, RM indique la motivation à lire et $\epsilon$ représente la variance d'erreur. Dans cette étude, les coefficients $\beta_1$ et $\beta_2$ n'étaient pas statistiquement significatifs, suggérant que d'autres variables non mesurées pourraient être plus influentes dans ce contexte spécifique.

L'analyse comparative avec des études de contextes similaires, comme celles citées dans le Rapport Mondial de Suivi sur l'Éducation de l'UNESCO (2021), révèle que les résultats en compréhension écrite sont fortement influencés par les facteurs socioéconomiques, les politiques éducatives et les attitudes culturelles envers la lecture. La motivation élevée mais la faible performance en compréhension observées dans cette étude correspondent aux résultats d'autres pays du Golfe où les étudiants présentent des attitudes positives envers l'apprentissage de l'anglais mais éprouvent des difficultés avec la performance académique, probablement en raison d'une exposition limitée à la langue authentique et de la dépendance aux méthodes d'apprentissage par mémorisation.

Diagrammes Techniques

La méthodologie de recherche peut être visualisée comme un modèle d'équation structurelle où les stratégies métacognitives et la motivation à lire sont des variables exogènes prédisant la compréhension écrite comme variable endogène. Les coefficients de chemin des deux prédicteurs vers la compréhension écrite n'étaient pas significatifs dans cette étude, suggérant que le modèle pourrait nécessiter des médiateurs ou modérateurs supplémentaires.

Implémentation du Code

# Python pseudocode for correlation analysis
import pandas as pd
import scipy.stats as stats

# Load research data
data = pd.read_csv('reading_study_data.csv')

# Calculate correlations
strategy_comprehension_corr = stats.pearsonr(
    data['metacognitive_strategies'], 
    data['reading_comprehension']
)

motivation_comprehension_corr = stats.pearsonr(
    data['reading_motivation'], 
    data['reading_comprehension']
)

strategy_motivation_corr = stats.pearsonr(
    data['metacognitive_strategies'], 
    data['reading_motivation']
)

print(f"Strategy-Comprehension Correlation: {strategy_comprehension_corr}")
print(f"Motivation-Comprehension Correlation: {motivation_comprehension_corr}")
print(f"Strategy-Motivation Correlation: {strategy_motivation_corr}")

7. Applications Futures

Les recherches futures devraient explorer l'enseignement des stratégies de lecture adapté culturellement, spécifiquement conçu pour les contextes éducatifs saoudiens et similaires. Les applications potentielles incluent :

• Développement d'outils d'évaluation de lecture adaptés culturellement
• Intégration de plateformes de lecture améliorées par la technologie
• Études longitudinales suivant le développement de la lecture dans le temps
• Études comparatives interculturelles avec d'autres contextes d'anglais langue étrangère
• Investigation de variables supplémentaires telles que la connaissance du vocabulaire et la fluidité de lecture

8. Références

1. Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906-911.
2. Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic motivation and self-determination in human behavior. Springer Science & Business Media.
3. Gough, P. B., & Tunmer, W. E. (1986). Decoding, reading, and reading disability. Remedial and Special Education, 7(1), 6-10.
4. Kintsch, W. (1998). Comprehension: A paradigm for cognition. Cambridge University Press.
5. Carrell, P. L. (1998). Can reading strategies be successfully taught? Australian Review of Applied Linguistics, 21(1), 1-20.
6. Zhang, L. J. (2001). Awareness in reading: EFL students' metacognitive knowledge of reading strategies in an acquisition-poor environment. Language Awareness, 10(4), 268-288.
7. National Reading Panel (2000). Teaching children to read: An evidence-based assessment of the scientific research literature on reading and its implications for reading instruction. National Institute of Child Health and Human Development.
8. UNESCO (2021). Global Education Monitoring Report: Non-state actors in education. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.