Séminaire de recherche en sciences de l'éducation : récolte et traitement de données quantitatives

LFOPA2926  2019-2020  Louvain-la-Neuve

Séminaire de recherche en sciences de l'éducation : récolte et traitement de données quantitatives
5.0 crédits
30.0 h
1q

Enseignants
Langue
d'enseignement
Français
Thèmes abordés

Les étudiants choisissent un séminaire parmi les unités d'enseignement LFOPA 2024, LFOPA 2025, LFOPA 2026, LFOPA 2027 en tenant compte de leur projet de mémoire. Chacune de ces UE présente une technique d'observation du réel (une approche méthodologique), tant au niveau de la récolte que du traitement des données.
Le séminaire aborde les thématiques suivantes : la démarche de recherche quantitative hypothético-déductive ; la formulation d'une question de recherche et d'hypothèses dans un cadre théorique socioéducatif donné et sur la base d'une recherche authentique ; la méthodologie de recueil de données par questionnaire ; la sélection et l'application des traitements statistiques de base (descriptives et inférentielles) ; l'analyse des résultats et l'estimation de leurs limites.

Acquis
d'apprentissage

  • 1

    Contribution de l'unité d'enseignement au référentiel AA du programme
    Eu égard au référentiel de compétences du programme en sciences de l'éducation, cette unité d'enseignement contribue au développement et à l'acquisition des compétences suivantes :
    - G41 : Formuler une question de recherche et des hypothèses dans un cadre théorique socioéducatif donné et sur la base d'une recherche authentique
    - G43 : Développer et mettre en oeuvre une méthodologie de recueil (dont un questionnaire) et d'analyse de données, quantitative rigoureuse, valide, fiable et pertinente en vue de répondre à une question de recherche.
    - G44 : Analyser et interpréter les résultats obtenus au terme du traitement des données et d'en estimer les limites
    - G45 : Faire preuve d'un esprit de synthèse, formuler des conclusions scientifiques et les discuter avec des experts ou praticiens.
    - G47 : Faire preuve de rigueur, de précision et d'esprit critique indispensables à toute démarche universitaire et ce, dans chacune de ses étapes.
    - G48 : Faire preuve d'innovation dans au moins l'une des étapes de la démarche scientifique, produire de nouvelles connaissances et/ou formuler des perspectives de recherche future.
    - G51 : Communiquer, à l'oral et à l'écrit, sur des sujets complexes relatifs à l'éducation et la formation de façon correcte, structurée, argumentée selon les standards de communication spécifiques au contexte et en adaptant sa communication (contenu et forme) au public visé (chercheurs/acteurs de terrain) et aux intentions poursuivies.
    Les Acquis d'Apprentissage au terme de l'unité d'enseignement
    « A la fin cette unité d'enseignement, sur la base d'un cadre théorique et d'une problématique de recherche donnée, l'étudiant est capable de :

    - recueillir des données par questionnaire : construction, validation, encodage des données
    - lire et interpréter des résultats de traitements de données quantitatives
    - choisir et appliquer des méthodes de recueil de données quantitatives et de traitements statistiques de base
    - justifier les choix de recueil et de traitement des données sur base des conditions, des limites et des critères d'utilisation des méthodes de recueil et de traitements de données quantitatives et des objectifs de la recherche
    - s'orienter dans la littérature statistique pour des analyses plus spécifiques ou complexes à réaliser dans le cadre de son mémoire

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».

Contenu

Le cours traite des défis concernant le choix de la méthode statistique appropriée à la question de recherche, de la régression bivariée, de la régression multiple et de la régression multiniveaux. Pour chaque méthode statistique, nous ciblons non seulement la compréhension (d’une manière non-mathématique), mais également comment faire les calculs nécessaires en SPSS et l’interprétation des estimations qui en ressortent.  

Au terme du cours, les étudiants seront capables de/d’ :

  • Choisir la méthode statistique appropriée à la question de recherche
  • Expliquer les concepts clés de régression bivariée, régression multiple et régression multiniveaux dans leurs propres mots,
  • Réaliser une régression bivariée, une régression multiple et une régression multiniveaux en SPSS,
  • Interpréter les estimations de SPSS avec précision pour un public scientifique,
  • Rédiger une partie résultats sur les résultats selon les règles APA,
  • Interpréter les résultats dans leurs propres mots pour un public non-scientifique.
Méthodes d'enseignement

Pour vous soutenir dans l’atteinte des objectifs du cours, un système de classe inversée sera mis en place. Des chapitres en français seront disponibles sur Moodle accompagnés de jeux de données SPSS. Les chapitres contiennent la théorie, des captures d’écran qui détaillent comment faire les démarches nécessaires en SPSS et différents exercices avec un correctif. Vous travaillez ces chapitres en autonomie.

Cette approche permet de réduire fortement les heures en présentiel et vous permet de gérer votre temps de manière plus autonome. En plus, elle permettra de nous concentrer pendant les séances de cours sur vos questions et des exercices. Afin de vous préparer pour le cours suivant, il est important de parcourir les chapitres et de faire les exercices.

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

L'évaluation comportera un examen écrit composé de deux parties. La première partie est à livre fermé, c’est-à-dire que vous ne devrez utiliser aucune note de cours. Les questions lors de l’examen à livre fermé traiteront des deux premiers objectifs du cours. Càd, on vous demandera de/d’

  • Choisir la méthode statistique appropriée à la question de recherche
  • Expliquer les concepts clés de régression simple, régression multiple et régression multiniveaux dans vos propres mots. 

Pour la partie à livre ouvert, on vous demandera de/d’

  • Faire une régression simple, une régression multiple et une régression multiniveaux dans SPSS,
  • Interpréter les estimations de SPSS avec précision pour un public scientifique,
  • Rédiger une partie résultats sur les résultats selon les règles APA,
  • Interpréter les résultats dans des mots quotidiens.

    Vous devez réussir la combinaison des deux parties pour réussir ce cours.
Autres infos
Vous avez besoin de SPSS pour vous entrainer pour les objectifs de ce cours. SPSS est disponible sur les ordis des salles informatiques dans le bâtiment Socrate. Veuillez consulter les heures d’ouverture sur les portes des salles informatiques.

Vous pouvez obtenir « SPSS pour les étudiants » sur votre propre ordi pour une participation financière de 10 euro une fois durant toute la durée de vos études. Veuillez lire attentivement l’information sur le site https://intranet.uclouvain.be/fr/myucl/services-informatiques/student-spss.html Assurez-vous de premièrement vous connecter sur le site web d’UCLouvain avant de copier-coller ce lien.

Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en sciences de l'éducation
5
-

Master de spécialisation en pédagogie universitaire et de l'enseignement supérieur (horaire décalé)
5
-