Instrument de mesure des croyances d’efficacité dans l’enseignement des sciences (STEBI)

1. Résumé / Abstract

L’Instrument de mesure des croyances d’efficacité dans l’enseignement des sciences (connu sous l’acronyme anglophone STEBI pour Science Teaching Efficacy Belief Instrument) est un outil psychométrique de référence élaboré par Iris M. Riggs et Larry G. Enochs (1990). Conçu spécifiquement pour évaluer les croyances d’auto-efficacité des enseignants du primaire dans le cadre de l’enseignement des sciences, cet instrument s’ancre directement dans la théorie sociale cognitive formulée par Albert Bandura. Le STEBI est composé de 25 items auto-rapportés répartis sur deux sous-échelles factoriellement indépendantes : l’efficacité personnelle dans l’enseignement des sciences (Personal Science Teaching Efficacy, PSTE ; 13 items) et l’attente d’effet de l’enseignement des sciences (Science Teaching Outcome Expectancy, STOE ; 12 items). Les participants répondent à l’aide d’une échelle de type Likert en 5 points allant de « Fortement en désaccord » à « Fortement d’accord ».

Sur le plan psychométrique, le STEBI présente une fidélité interne remarquable lors de son étalonnage princeps, avec un coefficient alpha de Cronbach atteignant 0,90 pour la dimension PSTE et 0,76 pour la dimension STOE. Les analyses factorielles exploratoires et confirmatoires menées à travers trois décennies de recherches internationales ont validé sa structure bidimensionnelle ainsi que sa validité de construit, convergente et prédictive. L’instrument permet de prédire les comportements pédagogiques effectifs, le temps alloué à l’investigation scientifique en classe, l’adoption de pratiques innovantes et l’enthousiasme manifesté par les élèves à l’égard de la discipline scientifique. Cet article présente une synthèse complète de son architecture théorique, de ses propriétés métrologiques et de ses modalités d’application dans la recherche pédagogique et la formation initiale et continue des enseignants.

2. Mots-clés / Keywords

sentiment d’efficacité personnelle, enseignement des sciences, formation des enseignants, croyances pédagogiques, STEBI, attente de résultat, éducation primaire, psychométrie, théorie sociocognitive, évaluation enseignante

3. Auteurs / Authors

Le Science Teaching Efficacy Belief Instrument a été développé par deux figures majeures de la recherche en didactique des sciences et en psychologie de l’éducation :

• Iris M. Riggs, Ph.D. : Professeure émérite en éducation au sein du College of Education de la California State University, San Bernardino (États-Unis). Spécialiste reconnue de la formation des maîtres, de la didactique des sciences expérimentales et de l’évaluation des programmes éducatifs. (Courriel institutionnel : [email protected]).
• Larry G. Enochs, Ed.D. : Professeur émérite en enseignement des sciences et de l’ingénierie à l’Oregon State University (OSU), ayant également exercé au sein de l’Université du Wisconsin-Milwaukee et de l’Université Purdue. Chercheur pionnier dans l’adaptation des théories d’auto-efficacité de Bandura aux contextes didactiques des sciences, technologies, ingénierie et mathématiques (STEM).

4. Objectif / Purpose

L’objectif premier du STEBI est de mesurer de façon valide et reproductible les croyances d’efficacité relatives à la didactique des sciences chez les enseignants en exercice à l’école primaire (forme A, dite STEBI-A) et, par extension, chez les futurs enseignants en cours de formation initiale (forme B, dite STEBI-B, formalisée par Enochs & Riggs en 1990). Dans le système éducatif primaire, l’enseignement des sciences constitue historiquement une source majeure d’anxiété pédagogique, de dévalorisation de soi et d’évitement curriculaire. De nombreux enseignants polyvalents privilégient l’enseignement du français ou des mathématiques au détriment des démarches d’investigation scientifique, en raison d’un sentiment d’incompétence technique ou d’une maîtrise conceptuelle jugée insuffisante.

Le STEBI répond à un impératif méthodologique : disposer d’un outil spécifique à un domaine disciplinaire donné, plutôt que d’évaluer l’efficacité enseignante de manière globale et générique (comme le faisaient les instruments antérieurs dérivés de la fondation RAND ou l’échelle de Gibson et Dembo, 1984). Selon Bandura (1997), les jugements d’auto-efficacité varient substantiellement selon les contextes disciplinaires et les tâches requises. Le STEBI a donc été opérationnalisé pour disséquer les mécanismes cognitifs sous-jacents aux décisions pédagogiques en sciences :

• Applications en recherche éducative : L’échelle sert de variable médiatrice ou dépendante pour évaluer l’impact de dispositifs de formation continue, d’ateliers de développement professionnel fondés sur la démarche d’investigation (inquiry-based learning), ou pour explorer les corrélations entre les croyances de l’enseignant et les performances académiques des apprenants.
• Applications diagnostiques et formatives : L’outil permet aux formateurs d’enseignants d’identifier les profils à risque (par exemple, un enseignant convaincu que l’enseignement n’a aucun impact sur les élèves défavorisés, ou doutant de sa propre aptitude à manipuler du matériel de laboratoire) afin d’ajuster les programmes d’accompagnement réflexif.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique opérationnalisé par le STEBI repose sur la distinction conceptuelle établie par Bandura (1977, 1997) entre les croyances d’efficacité personnelle (la certitude que l’on possède les capacités d’exécuter un comportement donné) et les attentes d’issue ou de résultat (l’estimation qu’un comportement donné produira des conséquences spécifiques). Dans le contexte de l’enseignement des sciences, ces deux dimensions sont modélisées comme des construits orthogonaux, chacun apportant un éclairage distinct sur la dynamique motivationnelle de l’enseignant.

1. L’efficacité personnelle dans l’enseignement des sciences (PSTE – Personal Science Teaching Efficacy)

Cette dimension (13 items) quantifie la confiance subjective de l’enseignant en ses compétences propres pour planifier, guider, modéliser et évaluer l’apprentissage des sciences. Elle reflète l’évaluation par l’individu de son répertoire de savoirs disciplinaires, de sa maîtrise des démarches expérimentales et de son aptitude à gérer des situations d’apprentissage ouvertes. Un enseignant présentant un score élevé sur la sous-échelle PSTE estime qu’il possède les ressources pédagogiques nécessaires pour répondre aux questions imprévues des élèves (item 18), concevoir des expériences stimulantes et adapter ses explications lorsque les concepts sont complexes (item 22, inversé). À l’inverse, un enseignant à faible score PSTE doute de ses habiletés scientifiques (item 19, inversé) et préfère éviter que la direction ou des pairs n’observent ses séances de sciences (item 21, inversé).

2. L’attente d’effet de l’enseignement des sciences (STOE – Science Teaching Outcome Expectancy)

Cette sous-échelle (12 items) évalue la conviction générale que l’apprentissage des sciences chez les élèves est modulé et déterminé par la qualité de l’intervention pédagogique, indépendamment des barrières environnementales, socio-économiques ou motivationnelles externes. L’enseignant doté d’une forte attente d’effet est convaincu qu’un enseignement rigoureux et bienveillant permet de compenser les lacunes initiales de l’élève (item 9) et qu’une hausse des performances scientifiques découle directement des efforts accrus du maître (item 1, item 4). À l’opposé, un faible score STOE traduit une vision fataliste ou déterministe où la réussite scientifique est perçue comme dépendante uniquement de l’intelligence innée de l’enfant, du milieu familial ou de prédispositions individuelles que l’école ne saurait infléchir (item 13, inversé ; item 25, inversé).

Typologie interactionnelle des croyances

Le croisement de ces deux sous-échelles génère une matrice théorique prédictive des conduites professionnelles :

• PSTE élevée / STOE élevée : Profil idéal caractérisé par une pédagogie active, un recours fréquent aux démarches d’investigation, une résilience face aux difficultés des élèves et un enthousiasme communicatif.
• PSTE faible / STOE élevée : Profil générateur d’anxiété et de culpabilité professionnelle ; l’enseignant reconnaît que l’école a le pouvoir de faire réussir l’élève, mais s’estime personnellement incapable de déployer les compétences requises.
• PSTE élevée / STOE faible : Profil cynique ou désabusé ; l’enseignant a confiance en ses talents, mais estime que les élèves ne progresseront pas en raison de pesanteurs institutionnelles ou sociales insurmontables.
• PSTE faible / STOE faible : Profil de désengagement et d’évitement complet, se traduisant souvent par l’omission pure et simple des séances de sciences ou par un repli exclusif sur la lecture passive de manuels scolaires.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’architecture conceptuelle du STEBI s’enracine rigoureusement dans la théorie sociale cognitive (Bandura, 1977, 1986, 1997). Selon cette perspective, le fonctionnement humain est régi par une causalité triadique réciproque, où les facteurs cognitifs et personnels, les comportements observables et les influences environnementales interagissent continuellement.

Bandura postule que le sentiment d’auto-efficacité (self-efficacy) constitue le principal moteur de l’agentivité humaine. Il détermine non seulement le choix des activités entreprises, mais également l’intensité de l’effort consenti, la persévérance face aux obstacles et le degré de stress éprouvé lors de l’exécution d’une tâche. Dans la formulation de Bandura, une distinction fondamentale sépare l’attente d’efficacité (efficacy expectation : « Suis-je capable de faire X ? ») de l’attente de résultat (outcome expectation : « Si X est réalisé avec succès, cela produira-t-il le résultat Y ? »). Bien que conceptuellement liées, ces deux croyances peuvent varier de manière indépendante.

Au début des années 1980, Gibson et Dembo (1984) ont transposé ce modèle au milieu éducatif en créant la Teacher Efficacy Scale (TES), articulée autour de deux facteurs : le sentiment d’efficacité personnelle de l’enseignant (Personal Teaching Efficacy, PTE) et le sentiment d’efficacité générale de l’enseignement (General Teaching Efficacy, GTE). Toutefois, les travaux ultérieurs de Tschannen-Moran, Woolfolk Hoy et Hoy (1998) ainsi que ceux de Riggs et Enochs (1990) ont mis en lumière les limites de cette conceptualisation générique. L’enseignement n’est pas une compétence uniforme : un professeur des écoles peut manifester une très haute efficacité dans l’apprentissage de la lecture, tout en éprouvant un sentiment aigu d’incompétence face à une leçon d’électricité ou de biologie cellulaire. En créant le STEBI, Riggs et Enochs ont ancré la mesure de l’auto-efficacité dans la spécificité épistémologique et didactique des sciences expérimentales, formalisant l’un des premiers outils d’auto-efficacité disciplinaire du champ psychopédagogique.

7. Validité / Validity

L’évaluation des qualités métrologiques du STEBI par Riggs et Enochs (1990), suivie par de multiples études de réplication internationales, témoigne d’une validité empirique robuste across les contextes éducatifs.

Validité de contenu et d’apparence

La validité de contenu initiale a été établie par la génération d’un ensemble préliminaire d’items soumis à un panel d’experts en didactique des sciences et en psychométrie. Ce comité a examiné la représentativité des énoncés par rapport aux situations concrètes d’enseignement des sciences au primaire (gestion d’expériences, réponses aux interrogations impromptues, adaptation aux élèves en difficulté) et a vérifié la fidélité de la formulation théorique aux définitions banduriennes.

Validité de construit

La validité de construit a été démontrée par l’émergence constante de deux facteurs indépendants lors des analyses factorielles. L’orthogonalité des facteurs PSTE et STOE confirme que la confiance en ses propres capacités pédagogiques ne se confond pas avec la croyance générale en l’efficacité de l’éducation scientifique. Les corrélations entre les deux sous-échelles oscillent généralement entre des valeurs faibles et modérées (r = -0,09 à r = 0,25 selon les échantillons), soutenant la dissociation théorique des construits.

Validité convergente et discriminante

Le STEBI présente des corrélations positives statistiquement significatives avec d’autres échelles mesurant l’auto-efficacité générale des enseignants (telle que l’échelle de Gibson et Dembo, r = 0,40 à 0,60 pour la PSTE), tout en démontrant une validité discriminante nette : le STEBI prédit significativement mieux les comportements spécifiques à la classe de sciences que les mesures d’auto-efficacité généralistes. Par ailleurs, des corrélations négatives ont été rapportées entre le score PSTE et les mesures d’anxiété liée à l’enseignement des sciences (Science Teaching Anxiety).

Validité prédictive et critériée

Les scores au STEBI prédisent de manière empirique des indicateurs pédagogiques cruciaux :

• Temps d’instruction : Les enseignants obtenant des scores élevés à la sous-échelle PSTE consacrent significativement plus de minutes hebdomadaires à l’enseignement effectif des sciences en classe.
• Style d’enseignement : Les scores élevés de PSTE sont corrélés avec l’utilisation de démarches d’investigation pratique (hands-on / minds-on science), d’approches par résolution de problèmes et de styles d’enseignement orientés vers l’autonomie des élèves, plutôt que vers la simple mémorisation passive.
• Résultats des élèves : Plusieurs études longitudinales ont établi un lien prédictif modéré mais positif entre l’efficacité personnelle de l’enseignant (PSTE) et l’intérêt manifesté par les élèves pour les sciences ainsi que leurs gains aux évaluations standardisées de sciences.

8. Fidélité / Reliability

La fidélité de l’instrument a fait l’objet d’examens psychométriques rigoureux depuis sa publication originelle.

Consistance interne

Dans l’étude princeps de Riggs et Enochs (1990), conduite auprès de 212 enseignants du primaire en exercice :

• La sous-échelle PSTE (13 items) a obtenu un coefficient alpha de Cronbach de 0,90, indiquant une excellente homogénéité interne.
• La sous-échelle STOE (12 items) a affiché un alpha de Cronbach de 0,76, ce qui représente un niveau d’homogénéité interne très satisfaisant pour une échelle évaluant des croyances complexes d’attribution causale.

Des travaux subséquents menés sur des cohortes variées (Bleicher, 2004 ; Tschannen-Moran & Woolfolk Hoy, 2001) ont corroboré ces données, rapportant des coefficients alpha s’échelonnant systématiquement entre 0,86 et 0,92 pour la PSTE, et entre 0,70 et 0,81 pour la STOE.

Stabilité temporelle (Fidélité test-retest)

Les études ayant mesuré la stabilité temporelle sur des intervalles de trois à six semaines, en l’absence d’intervention formative majeure, rapportent des coefficients de corrélation test-retest compris entre 0,78 et 0,87 pour le score global et les deux sous-dimensions. Cette stabilité confirme que le STEBI évalue des croyances relativement ancrées dans l’identité professionnelle de l’enseignant, tout en demeurant sensible aux transformations cognitives induites par des programmes de développement professionnel ciblé.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Dans les travaux initiaux de Riggs et Enochs (1990), un pool originel de plusieurs dizaines d’items a été administré à un échantillon normatif d’enseignants. Une analyse factorielle exploratoire (AFE) par la méthode des facteurs principaux avec rotation orthogonale Varimax a été mise en œuvre afin de déterminer la dimensionalité du construit.

Structure factorielle princeps

L’analyse a révélé sans ambiguïté une solution bidimensionnelle propre répondant aux critères du coude de Cattell et des valeurs propres supérieures à 1,0 (critère de Kaiser) :

• Facteur 1 : Efficacité personnelle dans l’enseignement des sciences (PSTE). Ce facteur regroupe 13 items présentant des saturations factorielles substantielles, comprises entre 0,44 et 0,77. Aucun item ne présente de saturation croisée significative (> 0,30) sur le second facteur.
• Facteur 2 : Attente de résultat de l’enseignement des sciences (STOE). Ce facteur regroupe 12 items affichant des saturations situées entre 0,40 et 0,69.

La variance totale expliquée par cette solution factorielle à deux composantes dans l’étude fondatrice atteignait 40,7 % de la variance globale des scores, ce qui est tout à fait conforme aux normes des instruments psychométriques dans le champ des croyances éducatives.

Confirmations ultérieures par modélisation d’équations structurelles

Au cours des années 2000, l’analyse factorielle confirmatoire (AFC) a été largement mobilisée pour tester l’ajustement du modèle théorique bidimensionnel aux données empiriques. Des études telles que celle de Bleicher (2004) ont démontré que le modèle à deux facteurs orthogonaux ou faiblement corrélés présente d’excellents indices d’ajustement :

• Indice de comparaison de Bentler (CFI) > 0,92
• Indice de Tucker-Lewis (TLI) > 0,90
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) < 0,06 (avec intervalle de confiance à 90 % inférieur à 0,08)
• Résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) < 0,05

Ces résultats confirment que les items constitutifs du STEBI possèdent une validité structurelle robuste et que la réduction de l’échelle à un facteur unique global dégrade massivement les indices statistiques d’adéquation du modèle.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’instrument se présente sous la forme d’un inventaire auto-administré sur support papier ou numérique :

• Type de test : Questionnaire psychométrique d’auto-évaluation des croyances d’auto-efficacité.
• Nombre d’items : 25 items au total.
  • Sous-échelle PSTE (13 items) : Items 2, 3, 5, 6, 8, 12, 17, 18, 19, 21, 22, 23, 24.
  • Sous-échelle STOE (12 items) : Items 1, 4, 7, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 20, 25.
• Format de réponse : Échelle de type Likert en 5 points :
  • SA = Strongly Agree (Fortement d’accord)
  • A = Agree (D’accord)
  • UN = Uncertain (Incertain / Neutre)
  • D = Disagree (En désaccord)
  • SD = Strongly Disagree (Fortement en désaccord)
• Modalités de cotation et inversion :
  • Les items formulés de manière positive sont cotés de 5 (Strongly Agree) à 1 (Strongly Disagree) : SA = 5, A = 4, UN = 3, D = 2, SD = 1.
  • Les items formulés de manière négative doivent impérativement être inversés avant le calcul des scores : SA = 1, A = 2, UN = 3, D = 4, SD = 5.
  • Items inversés pour la sous-échelle PSTE : Items 3, 6, 8, 17, 19, 21, 22, 24 (soit 8 items inversés sur 13).
  • Items inversés pour la sous-échelle STOE : Items 10, 13, 20, 25 (soit 4 items inversés sur 12).
• Calcul des scores : Deux scores dimensionnels distincts sont générés en sommant les points des items respectifs. Il est formellement déconseillé de combiner les sous-échelles en un score global unique, en raison de leur indépendance théorique et empirique.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année de publication princeps : 1990 (article fondateur publié dans la revue Science Education).
• Coût et licence : L’utilisation du STEBI est totalement gratuite pour les chercheurs, formateurs, étudiants et universitaires dans le cadre d’études à visée non commerciale. L’instrument est considéré comme relevant du domaine public académique.
• Conditions de citation et de diffusion : Toute utilisation ou réimpression partielle de l’échelle dans des thèses, mémoires ou publications scientifiques exige la citation explicite de l’article source de Riggs et Enochs (1990). L’instrument est disponible en accès libre via les archives universitaires des auteurs ainsi que sur les répertoires d’instruments psychométriques en éducation de l’Université d’État de l’Ohio (The Ohio State University).

12. Références / References

Les publications de référence ci-dessous fournissent le cadre théorique, les données empiriques et les analyses psychométriques fondamentales relatives au STEBI :

• Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191–215. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191
• Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Prentice-Hall.
• Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman and Company.
• Bleicher, R. E. (2004). Revisiting the STEBI-B: Measuring self-efficacy in preservice elementary teachers. School Science and Mathematics, 104(8), 383–391. https://doi.org/10.1111/j.1949-8594.2004.tb18004.x
• Enochs, L. G., & Riggs, I. M. (1990). Further development of an elementary science teaching efficacy belief instrument: A preservice elementary scale. School Science and Mathematics, 90(8), 694–706. https://doi.org/10.1111/j.1949-8594.1990.tb12048.x
• Enochs, L. G., Posnanski, T., & Hagedorn, E. (1999, March). Science teaching self-efficacy beliefs: Measurement, recent research, and directions for future research. Paper presented at the National Association for Research in Science Teaching (NARST), Boston, MA.
• Gibson, S., & Dembo, M. H. (1984). Teacher efficacy: A construct validation. Journal of Educational Psychology, 76(4), 569–582. https://doi.org/10.1037/0022-0663.76.4.569
• Riggs, I. M., & Enochs, L. G. (1990). Toward the development of an elementary teacher’s science teaching efficacy belief instrument. Science Education, 74(6), 625–637. https://doi.org/10.1002/sce.3730740605
• Tschannen-Moran, M., & Woolfolk Hoy, A. (2001). Teacher efficacy: Capturing an elusive construct. Teaching and Teacher Education, 17(7), 783–805. https://doi.org/10.1016/S0742-051X(01)00036-1
• Tschannen-Moran, M., Woolfolk Hoy, A., & Hoy, W. K. (1998). Teacher efficacy: Its meaning and measure. Review of Educational Research, 68(2), 202–248. https://doi.org/10.3102/00346543068002202

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items