Analyse RepGrid
| Manuel de recherche en technologie éducative | |
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| Module: Analyse exploratoire et réduction de données | |
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| ⚒ 2018/02/15 | |
GROS BROUILLON POUR LE MOMENT ! Certains tableaux sont mal importés et il faut les ré-importer .....
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 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 idiographique (individuel) de dimensions ressemblantes/différentes liées que l’on nomme les construits personnels. La technique de la grille-répertoire a été utilisée dans une grande variété de projets de recherche fondamentale et appliquée, et l’une de ses forces est qu’elle permet de susciter des perceptions sans interférence, ou biais, du chercheur.
Une façon simple de décrire cette technique se résume par l’identification d’un ensemble d’éléments d’un sujet (e.g. un ensemble de langages de design) qui sont alors évalués selon certains critères appelés construits. Les éléments et les 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, e.g. des noms de systèmes de conception. 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.
Nous avons utilisé cette technique pour analyser des représentations idiographiques de chercheurs et de développeurs en langage design, ainsi que d' «utilisateurs » intéressés par ce domaine. Nous avons souhaité identifier des problèmes de conception et utiliser des cas dont les diverses communautés pourraient ne pas avoir conscience et que les méthodes analytiques pourraient ne pas identifier. La procédure (simplifiée) utilisée était la suivante. Les participants ont pris connaissance d’une liste de systèmes d’enseignement. Nous avons utilisé un script d’élicitation triadique pour extraire au moins quatre construits (aspects définis). 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 10 présente une grille-répertoire créée par l’auteur. La figure 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 sources fermées.
Figure 93 : Analyse typologique bidimensionnelle sur une grille-répertoire
Cette grille présente une plus 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.
Figure 94: Composantes principales d’une grille-répertoire
Résumé
| Le principal objectif de ce chapitre a été de vous donner un avant-goût de techniques d’analyse de données plus complexes. Les futurs chercheurs devront se familiariser avec ces techniques. |
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Les professionnels en technologie éducative devraient au moins comprendre les articles de recherche, raison pour laquelle nous avons présenté ces concepts.
Pour pratiquer
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