Enseignants
Maes Renaud (supplée Marquis Nicolas); Marquis Nicolas;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| Cet enseignement vise à fournir aux étudiants, en l'espace des 45h+ 15h, de solides bases sur les plans suivants : théorie, production de donnée quantitatives à travers un questionnaire, compétences informatiques, statistique, analyse des données. Au terme de l'enseignement, l'étudiant devra : - Sur un plan théorique, maîtriser les bases de l'épistémologie de la donnée quantitative (terminologie, utilisation,…) - Maîtriser les bases de la création et de la passation d'un questionnaire - Maîtriser les bases de la création et de la gestion d'une base de données, principalement à l'aide du logiciel SPSS - Être capable de réaliser quelques transformations de variables - Maîtriser la logique de la statistique descriptive et inférentielle - Pratiquer et interpréter des analyses bivariées et multivariées |
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Contenu
Le cours et le TP suivent pas à pas le processus de construction d'une enquête quantitative, depuis les questions qui se posent à l'amorce d'une recherche jusqu'à la production des résultats, en passant par la collecte, le traitement (exploration et exploitation) des données.
Le cours théorique laisse une part importante à des exemples concrets de recherches quantitatives ainsi qu'à la "critique statistique".
Le TP consiste en une mise en pratique concrète des outils vus au cours, passant par l'usage de tableurs et logiciels statistiques.
Il importe de noter que ce cours n'est pas un cours de statistique générale : il aborde la question uniquement sous l'angle de la recherche en sciences sociales.
Plan du cours :
Chapitre 1 : Pourquoi la quanti ?
Chapitre 2 : Les « fondations » de l’enquête quantitative
Chapitre 3 : Les outils fondamentaux de la démarche quantitative
Chapitre 4 : Eléments de statistique descriptive
Chapitre 5 : Introduction à l’inférence statistique
Chapitre 6 : Le contrôle de relations
Chapitre 7 : Eléments de statistique multidimensionnelle
Méthodes d'enseignement
Descriptif du cours magistral :
Le cours sera donné ex-catedra à raison de 3h/semaine sur un semestre, et fournira les éléments théoriques et pratiques nécessaires à la maîtrise des différents éléments : théorie et vocabulaire des données quantitatives, de la production des données, de la gestion des bases de données, des opérations informatiques, ainsi que compréhension des ingrédients, de la logique, des conditions d'utilisation et de l'interprétation des résultats pour les différentes méthodes d'analyse. Partant de problèmes concrets, il se fera aussi participatif que possible
Descriptif des TP (dispositif[s] mis en place, prestation[s] attendue[s] de la part des étudiants...) :
Les méthodes quantitatives s'apprennent également et surtout par la pratique. Il sera attendu de la part des étudiants qu'ils prennent une part active en mettant en pratique les éléments théoriques vus au cours, c'est-à-dire, concrètement, en réalisant, en vue d'un travail, les étapes suivantes : création d'un questionnaire à partir d'une question de recherche, passation et aménagement du questionnaire, création d'une base de données et réalisation de quelques opérations sur les variables. Les échanges entre étudiants seront favorisés, dans le cadre de la réalisation du travail (cf. ci-dessous). Les TP permettront également la pratique des différentes méthodes via un logiciel informatique (SPSS) .
Le cours sera donné ex-catedra à raison de 3h/semaine sur un semestre, et fournira les éléments théoriques et pratiques nécessaires à la maîtrise des différents éléments : théorie et vocabulaire des données quantitatives, de la production des données, de la gestion des bases de données, des opérations informatiques, ainsi que compréhension des ingrédients, de la logique, des conditions d'utilisation et de l'interprétation des résultats pour les différentes méthodes d'analyse. Partant de problèmes concrets, il se fera aussi participatif que possible
Descriptif des TP (dispositif[s] mis en place, prestation[s] attendue[s] de la part des étudiants...) :
Les méthodes quantitatives s'apprennent également et surtout par la pratique. Il sera attendu de la part des étudiants qu'ils prennent une part active en mettant en pratique les éléments théoriques vus au cours, c'est-à-dire, concrètement, en réalisant, en vue d'un travail, les étapes suivantes : création d'un questionnaire à partir d'une question de recherche, passation et aménagement du questionnaire, création d'une base de données et réalisation de quelques opérations sur les variables. Les échanges entre étudiants seront favorisés, dans le cadre de la réalisation du travail (cf. ci-dessous). Les TP permettront également la pratique des différentes méthodes via un logiciel informatique (SPSS) .
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'évaluation du cours de HDPO1231 est double : elle consiste en un travail de groupe, qui compte pour 50% de la cote finale, et un examen écrit, qui compte pour 50% de la cote finale. Les consignes du travail seront présentées lors du premier cours, et rendues disponibles sur Moodle.
La note globale résulte d’une moyenne géométrique des résultats des deux parties :
√((PointsExamen/20)*(PointsTravail/20) )
Attention : il est obligatoire de présenter les deux parties. En cas de non-présentation d'une des deux parties, la note finale de l'UE est 0 (absence justifiée) ou 0A (absence non-justifée).
La note de la partie réussie (examen ou travail) sera conservée, sauf demande expresse de la part de l’étudiant, au cours de la même année académique.
Tous les travaux doivent constituer une production personnelle. Les étudiants sont tenus de respecter scrupuleusement les règles et les bonnes pratiques en matière de citation, de référencement et d'évitement de l'(auto-)plagiat. Les étudiants sont censés connaître et comprendre en quoi consistent ces règles et pratiques. Tout manquement à ces règles peut entraîner une sanction académique et/ou disciplinaire pour plagiat et/ou irrégularité, conformément au règlement général des études et des examens.
L'utilisation de l'IA générative est acceptée à condition qu'elle soit occasionnelle et limitée. L'utilisation de l'IA doit être explicitement indiquée et référencée. Toute partie du travail s'appuyant, de quelque manière que ce soit, sur l'IA générative doit être clairement identifiée (par exemple, par une note de bas de page), en précisant quel outil d'IA générative a été utilisé, dans quel but, de quelle manière, et dans quelle mesure. Le non-respect de cette obligation peut constituer une irrégularité.
La note globale résulte d’une moyenne géométrique des résultats des deux parties :
√((PointsExamen/20)*(PointsTravail/20) )
Attention : il est obligatoire de présenter les deux parties. En cas de non-présentation d'une des deux parties, la note finale de l'UE est 0 (absence justifiée) ou 0A (absence non-justifée).
La note de la partie réussie (examen ou travail) sera conservée, sauf demande expresse de la part de l’étudiant, au cours de la même année académique.
Tous les travaux doivent constituer une production personnelle. Les étudiants sont tenus de respecter scrupuleusement les règles et les bonnes pratiques en matière de citation, de référencement et d'évitement de l'(auto-)plagiat. Les étudiants sont censés connaître et comprendre en quoi consistent ces règles et pratiques. Tout manquement à ces règles peut entraîner une sanction académique et/ou disciplinaire pour plagiat et/ou irrégularité, conformément au règlement général des études et des examens.
L'utilisation de l'IA générative est acceptée à condition qu'elle soit occasionnelle et limitée. L'utilisation de l'IA doit être explicitement indiquée et référencée. Toute partie du travail s'appuyant, de quelque manière que ce soit, sur l'IA générative doit être clairement identifiée (par exemple, par une note de bas de page), en précisant quel outil d'IA générative a été utilisé, dans quel but, de quelle manière, et dans quelle mesure. Le non-respect de cette obligation peut constituer une irrégularité.
Autres infos
A l'université, il va de la liberté des étudiants d'assister ou non aux enseignements. Les titulaire et assistant(s) du cours recommandent évidemment une assistance maximale aux séances de cours ainsi que de travaux pratiques. Sauf cas de force majeure, l'absence aux dispositifs d'enseignement et ses conséquences potentielles sont donc de l'entière responsabilité des étudiants.
De la même façon, chacun est libre d'organiser son étude et son temps au cours du quadrimestre. Ici aussi, les titulaire et assistant(s) du cours recommandent une vérification de la compréhension continue ET une construction progressive du travail.
Les étudiants qui prennent la décision de ne pas suivre ces recommandations, et qui échoueraient malheureusement à la session de janvier doivent assumer le fait qu'il ne sera pas organisé de séances de rattrapage au second quadrimestre, ni en ex-cathedra, ni en permanence. Ce qui a été vu au cours et qui a fait l'objet d'une possibilité de questionnement par les étudiants, sera considéré, à la fin du semestre, comme compris.
Les étudiants pourront bien sûr, s'ils le désirent, se faire expliquer la cote obtenue et les éventuels manquements par rapport aux attendus dans le travail comme dans l'examen, mais la responsabilité leur incombe de les pallier, en particulier en vue de la remise aux sessions de juin ou de septembre d'une nouvelle version du travail.
De la même façon, chacun est libre d'organiser son étude et son temps au cours du quadrimestre. Ici aussi, les titulaire et assistant(s) du cours recommandent une vérification de la compréhension continue ET une construction progressive du travail.
Les étudiants qui prennent la décision de ne pas suivre ces recommandations, et qui échoueraient malheureusement à la session de janvier doivent assumer le fait qu'il ne sera pas organisé de séances de rattrapage au second quadrimestre, ni en ex-cathedra, ni en permanence. Ce qui a été vu au cours et qui a fait l'objet d'une possibilité de questionnement par les étudiants, sera considéré, à la fin du semestre, comme compris.
Les étudiants pourront bien sûr, s'ils le désirent, se faire expliquer la cote obtenue et les éventuels manquements par rapport aux attendus dans le travail comme dans l'examen, mais la responsabilité leur incombe de les pallier, en particulier en vue de la remise aux sessions de juin ou de septembre d'une nouvelle version du travail.
Bibliographie
Sera communiquée au fil du cours. Les slides, seule ressource recommandée, sont disponibles sur moodle.
Faculté ou entité
en charge
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