Des liens étroits entre apprentissage en profondeur, collaboration et plateformes numériques ont été démontrés dans de nombreuses études provenant des sciences cognitives et de l’approche socioculturelle sur l’apprentissage (Bereiter, 2002 ; Brown, 1994 ; Bruner, 1978 ; Rogoff, 1994 ; Scardamalia & Bereiter, 1994 ; 2007).

Parallèlement, la collaboration permet de réaliser une tâche et d’atteindre des buts communs ainsi que des consensus d’équipe. Elle représente un processus évolutif par lequel deux ou plusieurs entités sociales participent activement et réciproquement à des activités conjointes visant à atteindre au moins un objectif commun (Bedwell et al. 2012). Autrement dit, la collaboration est un processus qui peut évoluer, s’améliorer et changer au cours de son cycle de vie. Elle est réservée seulement aux entités sociales travaillant de façon interdépendante en contribuant suffisamment à ce processus réciproque de va-et-vient. Afin de mieux définir la collaboration, ses quatre composantes interdépendantes, soit la communication, la synchronisation et les coordinations explicite et implicite, (Chiocchio et al. 2012) sont présentées ci-dessous.

Premièrement, Chiocchio et al. (2012) présentent la composante de la communication en cinq énoncés : a) dans notre équipe, nous nous donnions de l’information utile qui a fait progresser le travail ; b) dans notre équipe, nous partagions des connaissances qui ont fait avancer le travail ; c) dans notre équipe, nous nous comprenions lorsque nous parlions du travail à faire ; d) dans notre équipe, nous partagions des ressources qui aidaient à la réalisation des tâches et e) dans notre équipe, nous nous communiquions nos idées au sujet du travail à faire. Les analyses factorielles confirmatoires (AFC) de second ordre originales ont permis de définir la structure de la composante de la communication comme processus de la collaboration. Le lien entre le construit de la collaboration et la composante de la communication se situe à 0,98 et une mesure de consistance interne est de α = 0,91.

La communication vise à ce que les membres partagent leurs idées librement, qu’ils s’écoutent, se comprennent et rétroagissent de manière constructive (Chiocchio et al., 2012). Lorsque les membres d’une équipe interagissent pour communiquer, ils ont plus de difficulté à partager de l’information et à échanger des connaissances quand ils font partie d’une équipe hétérogène que lorsqu’ils appartiennent à une équipe homogène (Edmondson, 2018). À ce sujet, les travaux de Mesmer-Magnus et Dechurch (2009) ont relevé une importante divergence entre ce que font réellement les équipes et ce qu’elles devraient faire pour maximiser leur efficacité lorsqu’elles effectuent des tâches très complexes qui nécessitent généralement des experts. De fait, leur étude montre que des membres d’une équipe communiquent et interagissent davantage lorsque tous les membres connaissent déjà l’information, qu’ils savent qu’ils sont aptes à prendre des décisions précises de manière indépendante et lorsque les membres se ressemblent les uns les autres. La pression de conformité, l’identité sociale et la motivation relationnelle sont des causes qui expliquent ces divergences. En revanche, la communication efficace entre différents professionnels repose sur le respect mutuel et sur la reconnaissance des contributions exclusives à chacun, sur la clarté, la précision et la validation des messages, sur un comportement calme et sur une attitude de soutien en situation de stress (Robinson et al., 2010).

Deuxièmement, Chiocchio et al. (2012) présentent la composante de la synchronisation en trois énoncés à savoir, a) dans notre équipe, nous faisions le travail que nous devions faire au bon moment ; b) dans notre équipe, nous faisions en sorte que nos tâches soient terminées à temps et c) dans notre équipe, nous nous ajustions afin de respecter les échéances. Les AFC de second ordre originales ont permis de définir la composante de la synchronisation comme processus de la collaboration dans l’instrument de Chiocchio et al. (2012). La relation entre le construit de la collaboration et celui de la synchronisation se situe à 0,77 et la consistance interne est de α = 0,82.

Ainsi, ces énoncés évalués pendant la collaboration sont essentiels dans la mesure où la synchronisation est un processus de la collaboration par lequel les membres de l’équipe exécutent leurs tâches à temps, à un certain rythme et conformément aux tâches des autres, en se fixant un calendrier commun, ce qui se rapporte à la gestion du temps (McGrath, 1990).

Le modèle de la cognition partagée (shared mental model) (Salas & Fiore, 2004), issu de l’approche sociocognitive, a permis à Chiocchio et al. (2012) de distinguer et de définir les processus de coordination explicite et de coordination implicite dans la collaboration. Ainsi, Chiocchio et al. (2012) présentent en trois énoncés la troisième composante, celle de la coordination explicite pendant le processus de la collaboration : a) dans notre équipe, nous faisions le point au sujet de la progression du travail ; b) dans notre équipe, nous échangions de l’information sur « qui fait quoi » et c) dans notre équipe, nous discutions de l’échéancier. Les AFC de second ordre de l’étude ont permis de définir la composante de la coordination explicite comme processus de la collaboration. Le lien entre le construit de la collaboration et celui de la coordination explicite se situe à 0,86 et la consistance interne est de α = 0,78.

Ces énoncés présentent la coordination explicite comme étant un processus dans le cadre duquel les membres d’une équipe échangent sur leurs rôles et sur les tâches à réaliser, ce qui les amène à coconstruire des connaissances (Salas & Fiore, 2004). La coordination explicite est un processus par lequel les membres de l’équipe échangent des informations sur leur contribution au travail commun (Chiocchio et coll, 2012 ; Salas et al., 2004). À titre d’exemple, les équipes qui partagent et qui échangent des connaissances et des informations de manière efficace sur leur rôle dans une équipe coordonneront mieux leurs actions et se synchroniseront plus facilement (Kozlowski & Bell, 2003 ; 2008).

Quatrièmement, la coordination implicite est un processus par lequel les membres de l’équipe anticipent les besoins des autres et s’adaptent aux situations et aux personnes sans coordination explicite (Chiocchio et al., 2012). C’est le processus selon lequel les membres d’une équipe anticipent les tâches ou les besoins de leurs coéquipiers sans avoir à échanger préalablement avec eux, en plus de s’adapter aux situations rencontrées et aux personnes concernées (Chiocchio et al., 2012). En interagissant d’abord entre eux, les membres d’une équipe améliorent leur expérience de communication au fur et à mesure qu’ils développent la collaboration. Selon Espinosa et al. (2004), ils développent ainsi des mécanismes de coordination implicite, c’est-à-dire qu’ils anticipent les besoins de leurs collègues sans que ceux-ci les aient manifestés explicitement. Ainsi, Chiocchio et al. (2012) décrivent la coordination implicite en trois énoncés : a) dans notre équipe, nous anticipions les besoins des autres sans qu’ils aient à les exprimer ; b) dans notre équipe, nous réorganisions nos tâches instinctivement lorsque des changements étaient nécessaires et c) dans notre équipe, nous avions une compréhension implicite des tâches à réaliser. Les AFC de second ordre originales ont permis de confirmer la composante de la coordination explicite comme processus de la collaboration. Le lien entre le construit de la collaboration et la composante de la communication se situe à 0,80 et la consistance interne est de α = 0,78.

Un cours universitaire ayant pour objectif de permettre aux étudiants de s’exercer à la collaboration interprofessionnelle en partenariat avec le patient a commencé pendant la deuxième semaine de la session d’hiver 2017. Cette formation en ligne a officiellement été lancée avec l’envoi d’un courriel aux 1435 étudiants provenant de 13 programmes en sciences de la santé et sociales. Elle s’est échelonnée sur six semaines (de la mi-janvier à la fin février). Pendant cette période, les étudiants devaient réaliser quatre modules en ligne axés sur les compétences suivantes : la planification et la mise en oeuvre des soins et des services, la clarification des rôles, l’éducation thérapeutique ainsi que la prévention et la résolution de conflits. Ces modules interactifs créés dans l’outil Captivate Adobe contiennent des vidéos, des quiz, des lectures et des mises en situation cliniques de patients et de professionnels de la santé travaillant en partenariat patient. Parallèlement, il fallait effectuer deux activités collaboratives interprofessionnelles en ligne dans un journal de bord collaboratif conçu avec l’application Google Docs, en équipes de cinq étudiants provenant des programmes différents. Les équipes (n = 188) ont donc collaboré de manière autonome en ligne, c’est-à-dire sans la supervision d’un animateur. Ces activités de cocréation et de résolution de problème réalisées en ligne étaient préparatoires à deux autres activités collaboratives réalisées lors de l’atelier interprogramme en présentiel, coanimé par un patient-partenaire formateur et par un professionnel de la santé. Enfin, soulignons que l’équipe de recherche a dû obtenir un certificat d’éthique délivré par le comité d’éthique et de la recherche de l’université d’attache pour mener cette étude.

Cet article s’inscrit dans le cadre d’une étude doctorale plus vaste dans laquelle un questionnaire comprenant plusieurs volets a été proposé à un échantillon de participants (Raynault, 2020). Nous avions demandé aux étudiants de répondre une seule fois au questionnaire La collaboration en équipes interprofessionnelles, séparé en trois volets. Les deux premiers volets de ce questionnaire font l’objet de cet article. Le volet 1 contient quatre questions démographiques (genre, programme d’étude, langue maternelle, numéro d’équipe). Le volet 2 contient les quatorze énoncés liés aux quatre composantes de la collaboration : la communication, la synchronisation, la coordination explicite et la coordination implicite (Chiocchio et al, 2012). Une échelle de Likert de quatre choix (totalement en accord, en accord, en désaccord, totalement en désaccord) a été utilisée évaluant l’accord 1) en ligne et 2) en présentiel pour chaque énoncé.

À l’hiver 2017, nous avons proposé à l’ensemble des 1435 étudiants de remplir une seule fois le questionnaire La collaboration en équipes interprofessionnelles (Raynault, 2020) au moyen de l’outil de sondage en ligne SurveyMonkey après le cours, soit à la fin de l’année académique. Nous avons suivi les recommandations de Chiocchio et Essiembre (2009) qui suggéraient de laisser quatre semaines comme seuil minimal pour répondre au questionnaire afin que la dynamique de l’équipe se stabilise. Ainsi, 320 personnes ont répondu, divisées de la façon suivante : 256 femmes, 62 hommes et 2 personnes dont le genre est « autre », répartis dans treize programmes (9 personnes en audiologie, 21 en ergothérapie, 3 en kinésiologie, 43 en médecine, 20 en médecine dentaire, 8 en nutrition, 10 en optométrie, 16 en orthophonie, 34 en pharmacie, 21 en physiothérapie, 2 en psychologie, 94 en sciences infirmières et 40 en travail social).

Des statistiques descriptives ont été calculées sur les items et sur les composantes. Cette étude emprunte la perspective traditionnelle de la validité de Cureton (1951) soutenant le principe selon lequel la validité est l’idée qu’un test mesure bien ce qu’il doit mesurer. Le test t pour échantillons appariés a été utilisé afin de comparer les participants avec eux-mêmes sur les composantes de la collaboration, selon les deux contextes (en ligne et en présentiel). Le d de Cohen, de son côté, a permis de caractériser les magnitudes des différences. S’il se situe autour de 0,2, son effet est faible, moyen s’il se situe autour de 0,5 et fort s’il est autour de 0,8.

De plus, le test de khi carré (χ²) a été utilisé pour tester l’hypothèse nulle d’absence de relation entre chaque item, selon les deux contextes, soit 1) en ligne et 2) en présentiel. La valeur du V de Cramer pour quantifier la taille de l’effet a été ajoutée aux analyses. Compris entre 0 et 1, il indique dans quelle mesure deux variables catégorielles sont associées. Une valeur proche de zéro signifie qu’il est très peu probable que les variables ne soient pas du tout associées dans une population donnée. Enfin, la fidélité des scores a été estimée à l’aide des coefficients alpha de Cronbach et oméga de McDonald. Rappelons que l’estimation de la fidélité des scores est satisfaisante lorsque la valeur du coefficient est supérieure à 0,7.

Tout d’abord, les AFC de second ordre effectuées dans l’étude de Chiocchio et al. (2012) ont permis d’appuyer l’utilisation d’une structure en quatre composantes (estimateurs robustes : Satorra-Bentler χ² = 125,8, p < ,0001 ; NNFI = 0,95 ; IFI = 0,96 ; CFI = 0,96 ; RMSEA = 0,05).

Les AFC de second ordre ont permis d’analyser les relations entre les composantes et la collaboration en ligne pendant quelques semaines et en présentiel. Étant donné que la structure a déjà été appuyée par la théorie (Chiocchio et al. 2012), des analyses confirmatoires de second ordre ont été réalisées pour confirmer cette dernière. La méthode d’estimation du modèle factoriel du maximum de vraisemblance (ML) a été sélectionnée puisqu’elle suppose la normalité multivariée. Une échelle contenant uniquement les 14 énoncés du questionnaire de Chiocchio et al. (2012) a été reproduite pour chacun des deux contextes (en ligne et présentiel). La première échelle comprend les questions qui portent sur la collaboration en ligne (L) et la seconde sur la collaboration en présentiel (P).

Nous avons utilisé cinq indices d’ajustement pour déterminer l’adéquation du modèle d’AFC aux données (Kline, 2016). Premièrement dans le test de khi carré, l’hypothèse nulle stipule que le modèle a une adéquation parfaite aux données. Ainsi, il est souhaitable que la valeur de p soit plus grande que le seuil de rejet habituel de 0,05 ou de 0,01. Deuxièmement, l’indice d’ajustement comparatif (CFI) est acceptable lorsqu’il se situe entre 0,95 et 1. Troisièmement, lorsque l’indice de Tucker-Lewis (TLI) se situe entre 0,95 et 1, le modèle présente un très bon indice d’ajustement. Enfin, un modèle est considéré acceptable lorsque l’erreur quadratique moyenne de l’approximation (RMSEA) est inférieure à 0,08 et que la valeur moyenne quadratique pondérée (SRMR) est inférieure à 0,08 (Kline, 2016).

Des analyses statistiques à l’aide du test t (Tableau 2) permettent d’observer une différence significative entre les échelles des composantes de la communication, de la synchronisation et de la coordination implicite selon qu’elles se soient déroulées en ligne ou en présentiel. Cependant, il n’y a pas de différence significative entre le fait de se coordonner explicitement en ligne et en présentiel pendant le processus de collaboration. Le d de Cohen pour l’échelle de communication est celui qui témoigne de la plus grande taille de l’effet.

Les résultats des statistiques descriptives montrent précisément au Tableau 3 qu’en moyenne (M), la majorité des répondants ont communiqué, se sont synchronisés et coordonnés explicitement et implicitement pour collaborer en équipe avec des similarités tant en ligne qu’en présentiel. Cependant, les scores obtenus pour la communication, pour la synchronisation et pour la coordination implicite en présentiel sont légèrement plus élevés que ceux qui ont été obtenus en ligne. De plus, les résultats présentent des écarts-types (E-T) similaires.

Les répondants sont majoritairement en accord quant aux questions portant sur la composante de la communication en ligne. En effet, les moyennes se situent entre 2,90 et 3,41 et les écarts-types entre 0,58 et 0,79 et en présentiel les moyennes sont entre 2,95 et 3,42 et les écarts-types entre 0,55 et 0,75. Pour les questions portant sur la synchronisation, la majorité des étudiants s’accordent pour affirmer qu’ils se synchronisent lorsqu’ils collaborent en équipe en ligne. Pour cette composante, les moyennes se situent entre 3,44 et 3,60 avec des écarts-types entre 0,53 et 0,66 et en présentiel, les moyennes se situent entre 3,59 et 3,64 avec des écarts-types entre 0,49 et 0,51. De son côté, la coordination explicite génère des données statistiques descriptives similaires aux deux autres composantes, soit en ligne avec des moyennes se situant entre 3,12 et 3,35 et des écarts-types entre 0,64 et 0,76 qui sont légèrement plus élevés en ligne qu’en présentiel, avec des moyennes se situant entre 3,19 et 3,23 et des écarts-types entre 0,63 et 0,71. Les moyennes se situant entre 2,69 et 3,14 et les écarts-types entre 0,67 et 0,90 indiquent que les répondants se coordonnent implicitement lorsqu’ils collaborent en équipe en ligne et se coordonnent implicitement en présentiel puisque les moyennes se situent entre 2,82 et 3,23 et les écarts-types entre 0,62 et 0,75.

Les tests de khi carré sont statistiquement significatifs au seuil p < 0,01. Puisque nous rejetons l’hypothèse nulle, nous observons qu’il y a une relation entre la collaboration en ligne et la collaboration en présentiel. Les résultats du V de Cramer (tous les V se situent entre 0,394 et 0,714) indiquent que la relation entre les variables est d’intensité moyenne à élevée.

En ligne comme en présentiel, la composante de la coordination explicite est davantage expliquée par la collaboration que par les autres composantes (en ligne 0,91 et en présentiel 0,93). Pour la coordination explicite, la relation est donc un peu plus forte en présentiel qu’en ligne. De plus, entre le moment 1 (collaboration en ligne) et le moment 2 (collaboration en présentiel), les saturations ont augmenté pour chaque composante, sauf pour la synchronisation, où elles ont baissé (en ligne 0,77 et en présentiel 0,69). Ceci s’explique possiblement par le contexte de cette étude, car les équipes ont collaboré de manière autonome en ligne et de manière plus dirigée en présentiel. En effet, en ligne, les équipes devaient collaborer de manière autonome pendant deux mois alors qu’en présentiel, les tâches à réaliser pour collaborer en travail d’équipe étaient coanimées par un patient-partenaire et par un professionnel de la santé. Ainsi, après avoir collaboré pendant deux mois en ligne, les équipes ont poursuivi leur collaboration pendant un atelier en présentiel encadré, ce qui les a possiblement amenées à moins devoir mobiliser la synchronisation (gérer le temps).

Plus précisément, les saturations se sont renforcées entre la collaboration et les coordinations explicite (0,91 versus 0,93) et implicite (0,87 versus 0,92). Ceci vient appuyer certaines études sur la coordination lorsque la collaboration s’est déroulée en présentiel et apporte des nouveaux résultats en contexte de collaboration en ligne. Les étudiants ont eu la possibilité de collaborer pendant une longue période dans un contexte hybride (en ligne et en présentiel). Par exemple, l’étude de Levesque et al. (2001) a observé que plus des coéquipiers interagissent et gagnent de l’expertise en lien avec la tâche commune à réaliser, plus ils développent des connaissances sur le sujet de l’activité et sur les membres de l’équipe, ce qui peut favoriser la coordination implicite dans l’équipe. De plus, l’étude de Chiocchio et al. (2015) souligne que la coordination implicite et la clarté des objectifs de collaboration augmentent en fonction de la formation reçue. Autrement dit, plus les buts de l’équipe sont communs, plus les étudiants se coordonnent implicitement. Cette coordination augmente donc au fur et à mesure et en fonction de la formation reçue. Le contexte de notre étude a permis à des équipes d’étudiants de collaborer pendant plus de 60 jours, pour effectuer des tâches de cocréation et de résolution de problème en ligne, pour réinvestir ce travail d’équipe dans une autre activité collaborative pendant un atelier en présentiel deux mois plus tard. Ces renforcements des relations entre les composantes de la collaboration et ces composantes en ligne et en présentiel auraient permis aux équipes d’enrichir la coordination explicite et la coordination implicite et de bonifier la communication, qui sont trois des quatre composantes de la collaboration de Chiocchio et al. (2012).

Pour tous les énoncés de chacune des composantes, les coefficients de saturation sont légèrement plus élevés en ligne qu’en présentiel. Ceci montre que les énoncés sont plus favorablement expliqués par leur composante en ligne qu’en présentiel. En ligne, les coefficients de saturation de la synchronisation sont légèrement plus élevés et les trois autres composantes montrent des niveaux de saturation similaires pour tous les énoncés. Les coefficients de saturation sont moins élevés en présentiel qu’en ligne pour les énoncés de la communication. À ce sujet, Martin et al. (2012) ont indiqué que l’utilisation de la caméra Web lors de sessions de collaboration en mode synchrone personnalise la collaboration entre coéquipiers et favorise la communication entre eux. Il a d’ailleurs été démontré que la performance de la communication et de la coordination explicite en ligne lors d’échanges asynchrones pour réaliser une tâche commune prédisent la performance de l’équipe (Chiocchio, 2007). Dans le cadre de cette étude, les étudiants ont consacré davantage de temps à communiquer en ligne en utilisant les modes synchrones et asynchrones pour se préparer à collaborer en présentiel. De plus, les étudiants ont mobilisé les quatre composantes de la collaboration en présentiel dans un contexte encadré alors qu’en ligne, les équipes étaient autonomes, sans coanimateur, ce qui a peut-être modifié l’intensité des interactions étant donné que la rencontre était dirigée par des personnes formatrices.

Nous demeurons prudents avec ces résultats, car d’autres études sont nécessaires afin de mieux comprendre dans quels contextes les étudiants ont alterné entre les modes synchrone et asynchrone pour communiquer en ligne.

Il n’est actuellement pas évident de déterminer quelles caractéristiques de la personnalité affectent différemment la communication, la synchronisation, la coordination explicite et la coordination implicite. Le modèle de second ordre à quatre composantes de la collaboration atténue ce problème et, d’autre part, au niveau de l’équipe, les théoriciens et les praticiens peuvent désormais mieux circonscrire de quelle manière les composantes ont un impact sur la collaboration (Chiocchio et al., 2012). Tout comme celui de Chiocchio et al. (2012) notre instrument pourrait apporter plus de nuances sur ces prédictions pour la collaboration en ligne et en présentiel.

À l’origine, Chiocchio et al. (2012) ont procédé à la validation de leur outil selon deux niveaux (individuel et en équipe) afin de mesurer la performance de collaboration au sein d’une équipe de travail. À cette fin, ils ont réalisé deux AFC : une analyse de performance au niveau individuel par répondant et une analyse de performance par équipe. Dans notre étude, quand un étudiant répondait, tous les membres de son équipe n’avaient pas nécessairement remplí le questionnaire. Cela nous a donc amenés à procéder aux AFC au niveau individuel seulement. Par conséquent, le niveau de collaboration au sein des équipes n’a pas été observé. Autrement dit, des analyses descriptives et factorielles confirmatoires par grappe ou par équipe n’ont pas été réalisées. Notre étude se limite donc à présenter des résultats portant sur la performance de collaboration sur le plan individuel qui offrent une représentation de la collaboration au sein de l’équipe de travail (Allen & Hecht, 2004 ; Chiocchio et al., 2012). En effet, nous avons été en mesure de rassembler des équipes de trois à quatre membres, mais seulement à très petite échelle (environ six équipes parmi les 320 répondants). Cette limite méthodologique est importante à considérer dans le domaine de la collaboration puisque, d’un point de vue éthique, il est impossible d’obliger tous les membres d’une équipe à répondre à un questionnaire dans le cadre d’une étude. Cependant, la consistance interne des scores et les AFC de notre outil présentent des résultats satisfaisants autant pour la collaboration en ligne qu’en présentiel et permettent d’affirmer que l’adaptation de l’outil original de Chiocchio et al. (2012) dans notre contexte est transférable.