« Les diagrammes dans l'analyse qualitative » : différence entre les versions
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Cette technique (Miles & Huberman, 2003, pp. 401-405), qui est un processus de synthèse, permet de visualiser des relations et des flux d’informations entre rôles et groupes et de les expliquer. Il est toujours important de soumettre ce genre d'analyses à la critique constructive d'une collègue chercheur et aussi de les confronter aux données initiales et de les soumettre aux participants de l'étude pour vérifier que le chercheur ne se soit pas trompé. | Cette technique (Miles & Huberman, 2003, pp. 401-405), qui est un processus de synthèse, permet de visualiser des relations et des flux d’informations entre rôles et groupes et de les expliquer. Il est toujours important de soumettre ce genre d'analyses à la critique constructive d'une collègue chercheur et aussi de les confronter aux données initiales et de les soumettre aux participants de l'étude pour vérifier que le chercheur ne se soit pas trompé. | ||
== Typologie, activité and graphiques de causalité == | == Typologie, activité and graphiques de causalité == | ||
Version du 22 avril 2016 à 08:32
| Manuel de recherche en technologie éducative | |
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| Module: Analyse de données qualitatives | |
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| ⚒ 2016/04/22 | |
GROS BROUILLON POUR LE MOMENT ! Certains tableaux sont mal importés et il faut les ré-importer ..... etc.
Diverses représentations visuelles (diagrammes, carte, etc.)
Il existe différents moyens de représenter visuellement l'analyse des données. Ces moyens représentent l'analyse car le chercheur y fait transparaitre le processus dynamique qu'il étudie. Le va et vient entre la description textuelle et la représentation visuelle s'enrichissent mutuellement et il est recommandé d'utiliser les deux méthodes conjointement. L'objectif du chercheur (explorer, décrire, classifier, expliquer, prédire) et les caractéristiques de ses données détermineront les méthodes les plus appropriées pour réaliser l'analyse par visualisation (e.g. pour décrire l'action, vous pouvez utiliser une carte cognitive). Pour effectuer votre choix, recourir aux ouvrages méthodologiques de référence peut s'avérer judicieux (e.g. Miles, Huberman & Saldaña (2014). Qualitative Data Analysis A Methods Sourcebook => consulter la table des matières détaillée depuis https://books.google.com par exemple).
Les cartes de flux de causalité
Cette technique (Miles & Huberman, 2003, pp. 401-405), qui est un processus de synthèse, permet de visualiser des relations et des flux d’informations entre rôles et groupes et de les expliquer. Il est toujours important de soumettre ce genre d'analyses à la critique constructive d'une collègue chercheur et aussi de les confronter aux données initiales et de les soumettre aux participants de l'étude pour vérifier que le chercheur ne se soit pas trompé.
Typologie, activité and graphiques de causalité
Ce que vous pouvez réaliser est sans limites. Une telle analyse utilise simplement un langage plus ou moins précis pour esquisser des schémas conceptuels. Nous présentons ci-dessous deux exemples.
Graphes typologiques
Les graphes typologiques exposent les attributs de types d’objets à la manière d’une arborescence. Exemple: la perception d’un nouveau programme par différentes agences d’implémentation (e.g. des écoles) et leurs acteurs (e.g. les enseignants).
Dialogue et structures de messages
Les structures de messages peuvent être représentées à l’aide de «schémas de messages» (e.g. Pena-Shaff and Nicholls, 2004).
Source: Interactions des étudiants et construction de sens dans le système de bulletins électroniques
http://www.sloanconsortium.org/conference/proceedings/2004/ppt/1087.ppt.
Diagrammes d’activités UML
Le langage de modélisation unifié (UML) est un langage de spécification non déposé et modélisateur d’objets utilisé en développement logiciel. Il comprend une notation graphique standardisée qui peut être utilisée pour créer un modèle abstrait d’un système : le modèle UML. Certains langages de modélisation éducatifs sont également décrits comme des diagrammes UML. Par exemple, le modèle d’information sémantique d’IMS Learning Design, (anciennement EML) a été exprimé en UML. Un autre exemple est coUML (Derntl & Motschnig, 2007), un langage de modélisation multifonctionnel éducatif qui peut être utilisé pour concevoir ou analyser des cours d’un niveau général à un niveau détaillé.
Les diagrammes d’activité UML sont un outil courant dans l’apprentissage de la recherche design. Il existe trois types de nœuds dans les modèles d’activité:
- Les noeuds d’action agissent sur les valeurs de contrôle et de données qu’ils reçoivent et fournissent un contrôle et des données à d’autres actions. Plus simplement, les nœuds d’action indiquent ce que les agences (e.g. une personne) font à un moment donné.
- Les nœuds de contrôle déterminent les flots de contrôle et de données par l’intermédiaire du graphe. Ces derniers comprennent les construits pour choisir entre des flots alternatifs (points de décision) pour procéder le long de plusieurs flots en parallèle (bifurcations), et ainsi de suite.
Les nœuds de fusion et de décision sont représentés par un losange Fichier:Media/image25.png
Les bifurcations et les unions sont représentées par une ligne verticale ou horizontale (et les flots entrants et sortants). Une ou plusieurs activités peuvent bifurquer et une ou plusieurs activités peuvent s’unir. Fichier:Media/image26.png
Le nœud initial est représenté par un point noir. Il ne peut y avoir qu’un nœud initial (départ) Fichier:Media/image27.png
Les nœuds de fin d’activité sont représentés par un gros point noir entouré d’un cercle (symbole d’œil de taureau). La fin d’un flot (mais pas de toute l’activité) est représentée par un X entouré d’un cercle Fichier:Media/image28.png
- Les nœuds d’objets représentent les données qui attendent de poursuivre leur chemin dans le graphe.
- Enfin, il existe un autre concept important, les «lignes d’eau». Les activités peuvent être esquissées dans des colonnes qui représentent différents acteurs.
Diagramme d’activités UML pour l’apprentissage fondé sur les problèmes
Cet exemple est issu du Guide de mise en œuvre et des meilleures pratiques IMS LD, révision 2003 (http://www.imsglobal.org/learningdesign/ldv1p0/imsld_bestv1p0.html), et il montre comment un modèle d’apprentissage type fondé sur les problèmes peut être défini. Le diagramme a été élaboré à l’aide de récits tels que le suivant:
A l’Université d’Etat de Pennsylvanie, les étudiants en technologies et sciences de l’information prennent part à des cours consacrés à l’apprentissage fondé sur les problèmes. Dans chaque cours, un certain nombre d’activités d’apprentissage fondé sur les problèmes ont lieu. La préparation à ces problèmes comprend une introduction aux objectifs, à la politique et à la structure du cours, aux principes d’apprentissage fondé sur les problèmes et aux activités de résolution de problèmes de groupes-échantillons. Pour toute activité d’apprentissage fondé sur les problèmes donnée, des étudiants sont répartis dans des équipes et reçoivent une description d’un problème, des objectifs, des exigences relatives au document et à la présentation, un aperçu des sujets liés, et des rubriques d’évaluation. Les étudiants reçoivent ensuite une série de tâches d’apprentissage individuelles, qui couvrent tous les domaines du problème en général. Ces tâches comprennent la participation à des activités de discussion, l’accès à des experts du domaine, le passage en revue du contenu et des ressources en ligne, et des quiz en ligne. Dès que les étudiants ont complété toutes les tâches individuelles, ils sont évalués sur la base de leur résolution du problème, qu’ils auront présentée en classe et rédigée dans un document. Ils prendront également part à une activité de discussion, à une auto-évaluation et à une évaluation de leurs camarades, et à des quiz en ligne à enjeu secondaire.
Un récit peut également prendre la forme d’une liste, comme le montre l’exemple suivant, qui est issu de la même spécification, avec quelques légères modifications.
Le coordinateur du cours présente au groupe une description d’un problème
Chaque étudiant du groupe, de même que l’animateur, lit le problème (sur le site web).
Les étudiants désignent un responsable – le porte-parole du groupe, responsable d’enregistrer les décisions clés du groupe, et la personne élue est déclarée responsable par l’animateur.
Les membres du groupe communiquent alors entre eux et avec l’animateur pour clarifier le problème, discuter et clarifier la terminologie et toute question ouverte, pour parvenir en fin de compte à leur propre définition succinte du problème.
Le responsable de groupe rédige cette description du problème et le groupe poursuit le travail en identifiant des solutions possibles ou des explications au problème.
Ces explications possibles sont rassemblées en un petit nombre que les étudiants devront développer davantage.
Les explications à poursuivre sont listées dans un texte disponible en ligne.
Le groupe identifie alors les objectifs d’apprentissage du problème et les individus se lancent dans la recherche requise.
Finalement, les groupes se rencontrent face-à-face ou en ligne pour discuter de leurs résultats, avec la participation de l’animateur.
Le responsable du groupe résume les résultats dans un texte en ligne.
Par la suite, un évaluateur et l’animateur se concertent au sujet de la performance du groupe, puis l’évaluateur délivre une évaluation du groupe.
Il y a cinq différents acteurs: l’évaluateur, l’animateur, le responsable du groupe, l’étudiant et le coordinateur.
Figure 98: Diagramme d’activités pour l’apprentissage fondé sur les problèmes (Source: IMS)
D’autres langages UML peuvent être utiles pour l’analyse des données qualitatives, mais nous ne les aborderons pas. Les diagrammes de cas et les diagrammes de classe méritent d’être mentionnés.
Graphes de causalité subjectifs
Un graphe de causalité simple représente des variables (concepts) à l’aide de flèches.
Il existe de nombreuses variantes. Le codage opérationnel est une méthode plus ancienne (Axelrod, 1976), qui est relativement courante en sciences politiques. Elle permet de calculer les résultats de chaînes de raisonnement.
Exemple: les enseignants présentant des pédagogies actives, les connexions TIC, les forums
Figure 91: Exemples de graphes de causalité