III.5 VERIFICATION DES HYPOTHESES
III.5.1 Formulation des hypothèses statistiques
Pour être vérifiée, l'hypothèse
scientifique doit être convertie en hypothèse statistique (Ngongo
Disashi, 1999). Celle-ci offre l'avantage de suggérer un plan
expérimental et des techniques statistiques pour l'éprouver. Il y
a deux manières de formuler une hypothèse statistique : la
formulation reflétant la position du chercheur dite hypothèse
affirmative (Ha) et la formulation contraire à cette position
appelée hypothèse négative (ou hypothèse nulle H0).
La formulation de l'hypothèse négative permet au chercheur de
conserver sa crédibilité et son objectivité, en adoptant,
pendant la recherche le point de vue que ses
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suppositions sont fausses et que le statu quo demeure
vrai. L'hypothèse nulle signifie que les choses doivent demeurer
inchangées jusqu'à ce que les preuves convaincantes en faveur de
l'hypothèse affirmative (hypothèse alternative) soient
apportées. Ainsi donc une hypothèse nulle est une proposition
universelle négative de l'existence d'une différence vraie entre
deux échantillons issus d'une même population. Elle ne
spécifie pas la direction des résultats attendus.
L'hypothèse affirmative ou alternative (à
l'hypothèse nulle) soutient l'existence d'une différence vraie
entre les deux échantillons tirés d'une même population et
indique la direction des résultats attendus.
Pour éviter toute ambigüité, les
énoncés de l'hypothèse nulle et ceux de l'hypothèse
alternative doivent être mutuellement exclusifs et
complémentaires. En plus, ils doivent être clairs et exhaustifs
afin qu'en cas de rejet de l'un, l'autre soit automatiquement
accepté.
La vérification de la variable dépendante de
l'hypothèse générale « résultats des
élèves » sera mesurée grâce aux variables des
hypothèses secondaires HS1 et HS2 à partir desquelles nous
formulons les hypothèses statistiques alternatives (Ha) et les
hypothèses nulles (H0).
III.5.2 Vérification des hypothèses
L'hypothèse générale prédit qu'
« une utilisation efficiente du didacticiel améliore les
résultats des élèves en chimie appliquée ».
Cette hypothèse sera mesurée grâce à
l'hypothèse secondaire HS1 suivante : « l'assimilation du cours
de chimie appliquée est plus grande à travers le didacticiel en
tant que dispositif d'enseignement assisté par ordinateur (EAO) ».
Or, l'assimilation d'un cours se traduit par la rentabilisation lors des
évaluations.
Ainsi les hypothèses statistiques se formulent comme
suit :
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Ha = les scores moyens des élèves en chimie
appliquée sont plus améliorés dans l'apprentissage avec le
didacticiel que dans l'enseignement classique.
H0 = les scores moyens des élèves en chimie
appliquée ne sont pas autant améliorés dans
l'apprentissage avec le didacticiel que dans l'enseignement classique.
L'hypothèse secondaire Hs2 postule que « "Le
didacticiel est une aide précieuse à l'apprentissage, surtout
dans sa fonction d'exerciseur ».Les hypothèses statistiques
s'énoncent de la manière suivante :
Ha = le didacticiel constitue une aide précieuse
à l'apprentissage de la chimie appliquée, surtout dans sa
fonction d'exerciseur.
H0 = le didacticiel ne constitue pas nécessairement une
aide précieuse à l'apprentissage de la chimie appliquée,
même dans sa fonction d'exerciseur.
L'hypothèse secondaire HS3 suppose que « Le
didacticiel répond aux critères requis pour être
utilisé comme un outil adapté pour l'enseignement-apprentissage
de la chimie appliquée ».
Ha = le didacticiel répond aux critères requis
pour être utilisé comme un outil adapté pour
l'enseignement-apprentissage de la chimie appliquée ;
H0 = le didacticiel ne répond pas nécessairement
aux normes requises et ne peut pas être forcément utilisé
comme un outil adapté pour l'enseignement-apprentissage de la chimie
appliquée.
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