Ce cours a pour objectif de doter les doctorants des connaissances et compétences essentielles nécessaires pour concevoir et mener efficacement des recherches empiriques, notamment dans le cadre de l’analyse de données quantitatives. Bien que le cours aborde des méthodes fondamentales applicables à toutes les disciplines, l’accent sera principalement mis sur les analyses propres aux sciences sociales.
Tout au long du cours, les étudiants exploreront en profondeur un éventail de concepts et de méthodologies clés, indispensables à la conception et à la mise en œuvre de recherches empiriques. Cela inclut un examen approfondi des outils et techniques nécessaires pour structurer les questions de recherche, collecter des données et analyser les résultats de manière pertinente et rigoureuse — en particulier dans les contextes des sciences sociales où les données reflètent souvent des comportements humains et des schémas sociétaux complexes.
Les étudiants acquerront également une expérience pratique des procédures de recherche quantitative particulièrement utiles pour analyser les relations multivariées, corrélationnelles et causales — des approches analytiques particulièrement pertinentes pour l’étude des phénomènes sociaux. Ces méthodes sont essentielles pour comprendre les structures complexes des données et en tirer des conclusions valides. En maîtrisant ces techniques, les étudiants acquerront des bases solides pour traiter de grands ensembles de données, utiliser des logiciels statistiques et interpréter les résultats quantitatifs avec assurance et précision.
Les étudiants acquerront une maîtrise de l’utilisation du logiciel Jamovi, une alternative libre d’accès aux logiciels commerciaux d’analyse de données bien connus, parfaitement adaptée à un large éventail de procédures statistiques couramment utilisées en sciences sociales.
À l’issue de ce cours, les étudiants seront parfaitement préparés à appliquer des méthodes de recherche empirique fondées sur l’approche quantitative dans leur future carrière professionnelle. De plus, ils seront en mesure de contribuer de manière significative à l’avancement des connaissances dans leur discipline de prédilection, en utilisant des approches fondées sur les données pour relever des défis concrets, en particulier ceux rencontrés dans le domaine de la recherche en sciences sociales.
Ce cours en ligne et synchrone est conçu pour doter les étudiants des connaissances et compétences essentielles nécessaires à la conception et à la conduite efficaces d'une recherche empirique, notamment dans le cadre de l'analyse de données quantitatives. Bien qu'applicable à toutes les disciplines, il mettra principalement l'accent sur les analyses pertinentes pour les sciences sociales, où les données impliquent souvent des variables humaines et sociétales complexes et nuancées.
L’accent est mis sur le développement de compétences transversales, telles que la pensée critique, la résolution de problèmes et la collaboration. Ces compétences sont développées à travers des travaux pratiques ou des retours entre pairs, favorisant ainsi un environnement d’apprentissage qui prépare les étudiants à s’adapter à divers contextes professionnels et universitaires, en particulier dans le domaine de la recherche en sciences sociales.
Ce cours permet aux étudiants d’acquérir une compréhension approfondie des procédures statistiques multivariées, qui sont au cœur de la recherche quantitative avancée. Le programme comprend l’étude de l’analyse factorielle et des méthodes de test de cohérence, indispensables pour évaluer la fiabilité et la validité des échelles de mesure.
De plus, le cours aborde d’autres techniques multivariées essentielles pour comparer les différences entre groupes et explorer les relations entre variables catégorielles et continues — des pratiques fondamentales dans la recherche en sciences sociales. Des thèmes avancés tels que la corrélation et diverses formes d’analyse de régression seront également abordés, permettant ainsi aux étudiants de modéliser les relations complexes entre variables que l’on rencontre fréquemment dans les données sociales.
Pour conclure le cours, les étudiants participeront à une réunion de synthèse de fin d’année et présenteront les résultats de leurs recherches. Cette présentation finale leur offre l’occasion de mettre en pratique les compétences de recherche acquises tout au long du cours, en démontrant leur capacité à mener des recherches empiriques, à analyser des données et à communiquer efficacement leurs résultats dans le cadre des sciences sociales.
Afin d'aider les apprenants à mieux comprendre la matière, nous avons réalisé une vidéo résumant les principales procédures d'analyse statistique, qui constituera une référence utile pour la révision des élèves.
Compétences (aptitudes)
Conception et mise en œuvre de la recherche : les étudiants seront capables de concevoir, de mettre en œuvre et d’évaluer des projets de recherche empirique, en appliquant des méthodes quantitatives pour analyser des relations multivariées, corrélationnelles et causales.
Analyse des données à l’aide de la technologie : les étudiants acquerront une maîtrise du logiciel Jamovi, un outil libre d’accès dédié à l’analyse des données, ce qui leur permettra de renforcer leurs compétences techniques en matière de recherche quantitative et de développer leur capacité d’adaptation aux nouvelles technologies.
Esprit critique et résolution de problèmes : grâce à des exercices pratiques, les étudiants affineront leur capacité à analyser les données de manière critique et à interpréter les résultats statistiques —
Connaissances
Méthodes de recherche quantitative : les étudiants acquerront une connaissance approfondie des procédures de recherche quantitative, notamment la collecte de données, l’analyse multivariée et l’interprétation statistique, ce qui leur fournira les bases théoriques nécessaires à une recherche fondée sur des données probantes.
Fondements de la recherche empirique : ils approfondiront leur compréhension des principes clés de la recherche empirique, notamment la vérification d’hypothèses, la conception de la recherche et l’application des méthodes statistiques dans les sciences sociales et le développement durable.
Évaluation et utilisation des sources : les étudiants apprendront à identifier, évaluer et intégrer les sources universitaires et professionnelles pertinentes pour leur recherche, ce qui leur permettra de mener des revues de littérature approfondies et d’étayer leurs conclusions par des preuves crédibles.
d’attitude
Conduite éthique de la recherche : les étudiants développeront une approche responsable et éthique du traitement, de l’analyse et de la communication des données, favorisant ainsi un engagement en faveur de l’intégrité et de la transparence dans leurs recherches.
Engagement collaboratif : les étudiants développeront des compétences en matière de collaboration, en utilisant des outils technologiques pour interagir avec leurs pairs, partager leurs recherches et contribuer à la résolution collective de problèmes dans des contextes universitaires et professionnels.
Ce cours ne nécessite aucun prérequis particulier, car il commence par les concepts fondamentaux et aborde progressivement les principales méthodes de recherche quantitative. Il s'adresse aux apprenants de tous niveaux, y compris ceux qui n'ont aucune expérience préalable en matière de recherche empirique, en particulier ceux dont les travaux sont liés aux sciences sociales, domaine dans lequel ces méthodes trouvent de nombreuses applications.
Babbie, E. R. (2014). La pratique de la recherche sociale. Cengage Learning.
Bryman, A. (2016). Méthodes de recherche sociale. Oxford University Press.
Moore, D. S., McCabe, G. P. et Craig, B. A. (2021). Introduction à la pratique des statistiques (10e éd.). W.H. Freeman and Company.
May, T., & Perry, B. (2022). Recherche sociale : enjeux, méthodes et processus. McGraw-Hill Education
Neuman, W. L. (2014). Méthodes de recherche sociale : approches qualitatives et quantitatives (7e éd.). Pearson.
Navarro, D., & Foxcroft, D. (2019). Apprendre les statistiques avec jamovi : un tutoriel pour les étudiants en psychologie et autres débutants (version 0.70). Disponible en ligne : http://learnstatswithjamovi.com
Mettant l’accent sur l’apprentissage centré sur l’étudiant, les compétences transversales, les compétences transdisciplinaires fondées sur la recherche et les principes pédagogiques s’appuyant sur les technologies, ce cours est conçu pour offrir aux doctorants une compréhension globale et pratique des méthodes de recherche empirique.
Les étudiants participeront à des cours magistraux interactifs, des discussions et des activités de groupe qui encouragent la participation active et la réflexion critique tout au long du cours. De plus, des séances régulières de retour d’expérience seront organisées pour répondre aux besoins d’apprentissage et suivre les progrès de chacun, garantissant ainsi à chaque étudiant un accompagnement personnalisé.
Afin de développer davantage les compétences de recherche des étudiants, le cours se concentrera sur une exploration approfondie des concepts clés et des méthodologies essentielles à la conception et à la mise en œuvre de la recherche empirique. Cela inclut une expérience pratique des procédures de recherche quantitative, telles que l’analyse multivariée, corrélationnelle et causale.
Afin d’améliorer les compétences transversales des étudiants, l’accent sera mis sur le développement de compétences permettant d’évaluer de manière critique les méthodologies de recherche et les données, en les impliquant dans des exercices d’analyse rigoureux, des études de cas et des discussions interactives qui mettront à l’épreuve leur esprit d’analyse et leurs capacités de résolution de problèmes.
De plus, les étudiants participeront à un processus structuré d’évaluation par les pairs, au cours duquel ils évalueront mutuellement leurs travaux sous divers angles disciplinaires afin d’enrichir leur esprit critique et leur vision interdisciplinaire. Cette approche encourage l’évaluation critique et les retours constructifs sous différents angles, améliorant ainsi la qualité de la recherche et approfondissant la compréhension des étudiants quant aux approches interdisciplinaires.
Afin d’enrichir les expériences d’apprentissage assistées par la technologie, des outils et ressources numériques seront utilisés, notamment des bases de données en ligne, des logiciels statistiques et des plateformes de collaboration virtuelles. De plus, des supports vidéo complémentaires seront fournis pour renforcer les concepts clés et permettre un apprentissage à son propre rythme.
Nous utilisons actuellement ELTE Canvas et Teams pour nos sessions. Cependant, nous sommes ouverts à l’adoption de toute autre plateforme accessible à tous les participants.
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