« Analyse RepGrid » : différence entre les versions
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Analyse factorielle et analyse en composantes principales | |||
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== '''Analyse par grilles-répertoires''' == | == '''Analyse par grilles-répertoires''' == | ||
Pour terminer notre brève introduction à l’analyse exploratoire multidimensionnelle des données, nous allons aborder une approche plus qualitative qui s’appuie sur la méthodologie de l’analyse des données quantitatives. | Pour terminer notre brève introduction à l’analyse exploratoire multidimensionnelle des données, nous allons aborder une approche plus qualitative qui s’appuie sur la méthodologie de l’analyse des données quantitatives. | ||
La technique de la grille-répertoire a été inventée dans les années 1950 par George Kelly, dans le cadre de la théorie des construits personnels. Cette technique s’appuie sur l’hypothèse selon laquelle les représentations que l’on a des objets avec lesquels nous interagissons sont construites à partir d’un ensemble | La technique de la grille-répertoire (souvent traduit comme '''grille d'interprétation''') a été inventée dans les années 1950 par George Kelly, dans le cadre de la théorie des construits personnels. Cette technique s’appuie sur l’hypothèse selon laquelle les représentations que l’on a des objets avec lesquels nous interagissons sont construites à partir d’un ensemble d'axes "contraires" liées que l’on nomme les construits personnels. Ces constructions sont idéographiques, c-a-d personnelles. La technique de la grille-répertoire a été utilisée dans une grande variété de projets de recherche fondamentale et appliquée, en marketing, etc. | ||
Une | Une de ses forces est qu’elle permet de susciter des perceptions sans interférence, ou biais, du chercheur. En règle générale, une analyse "RepGrid" inclut deux étapes. On commence par identifier un ensemble d’''éléments'' représentatifs d'une domaine (par exemple un ensemble de langages de design ou une liste de modèles de voitures). Ces éléments sont ensuite évalués selon les ''construits''. Éléments et construits peuvent être définis par le chercheur, mais sont généralement élicités du sujet par l’intermédiaire d’une méthode triadique. Les participants nomment tout d’abord quelques éléments avec lesquels ils sont familiers. Si on reprend nos exemples: des noms de systèmes de conception ou de modèles de voitures. Ils doivent ensuite regrouper deux éléments d’une triade, par exemple les designs B et C, puis déterminer quelles sont leurs similitudes et en quoi ils diffèrent du design A. Cette procédure est répétée avec d’autres combinaisons d’éléments jusqu’à ce qu’il n’y ait plus de nouveaux construits suscités par l’utilisateur et que tous les éléments puissent être discriminés dans l’espace des construits. | ||
Le résultat est une grille qui enregistre les évaluations d’un sujet, généralement sur une échelle de 5 ou 7 points, sur ''m'' éléments correspondant à ''n'' construits. La grille qui en résulte peut alors être analysée à l’aide de différentes techniques d’analyse telles que l’inspection visuelle, l’analyse factorielle ou l’analyse typologique. | Le résultat est une grille qui enregistre les évaluations d’un sujet, généralement sur une échelle de 5 ou 7 points, sur ''m'' éléments correspondant à ''n'' construits. La grille qui en résulte peut alors être analysée à l’aide de différentes techniques d’analyse telles que l’inspection visuelle, l’analyse factorielle ou l’analyse typologique. | ||
== Exemple == | |||
Nous avons utilisé cette technique pour analyser des représentations idiographiques de systèmes de design pédagogiques, qu'ont des chercheurs et des ingénieurs pédagogiques. Nous avons souhaité identifier des problèmes de conception et des cas d'utilisations dont les diverses communautés pourraient ne pas avoir conscience et que les méthodes analytiques pourraient ne pas identifier. La procédure utilisée était la suivante. Les participants ont pris connaissance d’une liste de systèmes de design. Nous avons utilisé un script d’élicitation triadique pour extraire au moins quatre construits. Les évaluations de chaque aspect ont alors été ajustées. Ensuite, il a été demandé aux participants d’ajouter plus de systèmes et de nouveaux construits si nécessaire. Les noms des construits ont également été ajustés lors de ce processus, devenant pour la plupart plus globaux. Enfin, les participants ont ajusté les résultats en regardant tous les éléments pour chaque construit. | |||
La figure suivante présente une grille-répertoire pour un individu. Elle comprend également des dendrogrammes d’analyse typologique pour les éléments et les construits. Les valeurs doivent être lues de gauche à droite. E.g. ''Open source=5'' signifie que nous avons considéré Eduweaver, Knowledge Forum et CeLS comme des systèmes "closed source". | |||
[[File:repgrid-ex1.png|800px|none|thumb|Analyse typologique bidimensionnelle sur une grille-répertoire]] | |||
Cette grille présente une | Cette grille présente une assez grande variété de clusters et de construits, ce qui n’est pas surprenant. Il est intéressant de noter que ''Closed source, On-line editing et Complete systems'' apparaissent dans le même cluster. ''Being alive'' et ''not LD capable'' sont un autre cluster. ''High level easy'' et ''project-oriented'' vont également ensemble. Il est aussi surprenant que des systèmes aussi différents que CeLS, Knowledge Forum et LAMS forment un cluster, de même que coUML, Recourse et Reload. En regardant les deux composantes principales, il est facile de comprendre pourquoi. Le facteur émergent le plus important peut être nommé ''système (en ligne) complet qui permet une planification dynamique'' vs. ''Design tool, LD capable'' et ''Standards-based.'' En d’autres termes, et plus simplement: ''apte pour une utilisation dans le monde réel''. Le deuxième facteur oppose ''design languages'' et ''closed source online mainstream systems''. Les deux facteurs expliquent uniquement 52%. | ||
Le graphique des composantes principales dans la Figure 11 montre non seulement les variables (construits), mais également les cas individuels (éléments). Ce type de visualisation n’est pas courant dans les enquêtes par sondage, mais est très utile lorsque les ensembles de données sont petits et que chaque cas individuel est intéressant pour le chercheur. Dans notre cas, gardez en mémoire que les cas (rouges) représentent des systèmes d’enseignement. | Le graphique des composantes principales dans la Figure 11 montre non seulement les variables (construits), mais également les cas individuels (éléments). Ce type de visualisation n’est pas courant dans les enquêtes par sondage, mais est très utile lorsque les ensembles de données sont petits et que chaque cas individuel est intéressant pour le chercheur. Dans notre cas, gardez en mémoire que les cas (rouges) représentent des systèmes d’enseignement. | ||
[[File: | [[File:repgrid-ex2.png|800px|none|thumb|Composantes principales d’une grille-répertoire]] | ||
== Pour pratiquer == | |||
# Utilisez le service [http://webgrid.uvic.ca/ WebGrid Plus] en ligne ou installez [https://pages.cpsc.ucalgary.ca/~gaines/repplus/markdown-4/ RepGrid Plus] | |||
# Jouez avec les exemples "webgrid" en ligne, par exemple examinez les résultats du [http://webgrid.uvic.ca/WebGrid/Load/Infosystems.rgrid aspects of advanced information system]s. | |||
# Créez une grille-répertoire sur vos perceptions d’environ dix sites web d’un domaine de votre choix. | |||
# Essayez d’analyser les résultats du cluster bidimensionnel et de la composante principale. | |||
Astuce: reportez-vous au lien suivant pour une aide technique: [http://edutechwiki.unige.ch/en/Rep_IV ''http://edutechwiki.unige.ch/en/Rep_IV'']. | |||
Cet exercice testera également votre aptitude à trouver des informations supplémentaires qui pourraient vous être nécessaires pour comprendre cette technique puisque vous aurez souvent comme tâche de mener une analyse particulière avec un nouvel outil et il vous faudra apprendre les deux… | |||
== Liens == | |||
* [https://pages.cpsc.ucalgary.ca/~gaines/repplus/ Rep Plus conceptual modelling tools] | |||
Dernière version du 28 septembre 2018 à 10:44
| Manuel de recherche en technologie éducative | |
|---|---|
| Module: Analyse exploratoire et réduction de données | |
| ◀▬ | |
| ⚐ brouillon | ☸ intermédiaire |
| ⚒ 2018/09/28 | |
| Prérequis | |
Analyse par grilles-répertoires
Pour terminer notre brève introduction à l’analyse exploratoire multidimensionnelle des données, nous allons aborder une approche plus qualitative qui s’appuie sur la méthodologie de l’analyse des données quantitatives.
La technique de la grille-répertoire (souvent traduit comme grille d'interprétation) a été inventée dans les années 1950 par George Kelly, dans le cadre de la théorie des construits personnels. Cette technique s’appuie sur l’hypothèse selon laquelle les représentations que l’on a des objets avec lesquels nous interagissons sont construites à partir d’un ensemble d'axes "contraires" liées que l’on nomme les construits personnels. Ces constructions sont idéographiques, c-a-d personnelles. La technique de la grille-répertoire a été utilisée dans une grande variété de projets de recherche fondamentale et appliquée, en marketing, etc.
Une de ses forces est qu’elle permet de susciter des perceptions sans interférence, ou biais, du chercheur. En règle générale, une analyse "RepGrid" inclut deux étapes. On commence par identifier un ensemble d’éléments représentatifs d'une domaine (par exemple un ensemble de langages de design ou une liste de modèles de voitures). Ces éléments sont ensuite évalués selon les construits. Éléments et construits peuvent être définis par le chercheur, mais sont généralement élicités du sujet par l’intermédiaire d’une méthode triadique. Les participants nomment tout d’abord quelques éléments avec lesquels ils sont familiers. Si on reprend nos exemples: des noms de systèmes de conception ou de modèles de voitures. Ils doivent ensuite regrouper deux éléments d’une triade, par exemple les designs B et C, puis déterminer quelles sont leurs similitudes et en quoi ils diffèrent du design A. Cette procédure est répétée avec d’autres combinaisons d’éléments jusqu’à ce qu’il n’y ait plus de nouveaux construits suscités par l’utilisateur et que tous les éléments puissent être discriminés dans l’espace des construits.
Le résultat est une grille qui enregistre les évaluations d’un sujet, généralement sur une échelle de 5 ou 7 points, sur m éléments correspondant à n construits. La grille qui en résulte peut alors être analysée à l’aide de différentes techniques d’analyse telles que l’inspection visuelle, l’analyse factorielle ou l’analyse typologique.
Exemple
Nous avons utilisé cette technique pour analyser des représentations idiographiques de systèmes de design pédagogiques, qu'ont des chercheurs et des ingénieurs pédagogiques. Nous avons souhaité identifier des problèmes de conception et des cas d'utilisations dont les diverses communautés pourraient ne pas avoir conscience et que les méthodes analytiques pourraient ne pas identifier. La procédure utilisée était la suivante. Les participants ont pris connaissance d’une liste de systèmes de design. Nous avons utilisé un script d’élicitation triadique pour extraire au moins quatre construits. Les évaluations de chaque aspect ont alors été ajustées. Ensuite, il a été demandé aux participants d’ajouter plus de systèmes et de nouveaux construits si nécessaire. Les noms des construits ont également été ajustés lors de ce processus, devenant pour la plupart plus globaux. Enfin, les participants ont ajusté les résultats en regardant tous les éléments pour chaque construit.
La figure suivante présente une grille-répertoire pour un individu. Elle comprend également des dendrogrammes d’analyse typologique pour les éléments et les construits. Les valeurs doivent être lues de gauche à droite. E.g. Open source=5 signifie que nous avons considéré Eduweaver, Knowledge Forum et CeLS comme des systèmes "closed source".
Cette grille présente une assez grande variété de clusters et de construits, ce qui n’est pas surprenant. Il est intéressant de noter que Closed source, On-line editing et Complete systems apparaissent dans le même cluster. Being alive et not LD capable sont un autre cluster. High level easy et project-oriented vont également ensemble. Il est aussi surprenant que des systèmes aussi différents que CeLS, Knowledge Forum et LAMS forment un cluster, de même que coUML, Recourse et Reload. En regardant les deux composantes principales, il est facile de comprendre pourquoi. Le facteur émergent le plus important peut être nommé système (en ligne) complet qui permet une planification dynamique vs. Design tool, LD capable et Standards-based. En d’autres termes, et plus simplement: apte pour une utilisation dans le monde réel. Le deuxième facteur oppose design languages et closed source online mainstream systems. Les deux facteurs expliquent uniquement 52%.
Le graphique des composantes principales dans la Figure 11 montre non seulement les variables (construits), mais également les cas individuels (éléments). Ce type de visualisation n’est pas courant dans les enquêtes par sondage, mais est très utile lorsque les ensembles de données sont petits et que chaque cas individuel est intéressant pour le chercheur. Dans notre cas, gardez en mémoire que les cas (rouges) représentent des systèmes d’enseignement.
Pour pratiquer
- Utilisez le service WebGrid Plus en ligne ou installez RepGrid Plus
- Jouez avec les exemples "webgrid" en ligne, par exemple examinez les résultats du aspects of advanced information systems.
- Créez une grille-répertoire sur vos perceptions d’environ dix sites web d’un domaine de votre choix.
- Essayez d’analyser les résultats du cluster bidimensionnel et de la composante principale.
Astuce: reportez-vous au lien suivant pour une aide technique: http://edutechwiki.unige.ch/en/Rep_IV.
Cet exercice testera également votre aptitude à trouver des informations supplémentaires qui pourraient vous être nécessaires pour comprendre cette technique puisque vous aurez souvent comme tâche de mener une analyse particulière avec un nouvel outil et il vous faudra apprendre les deux…