Ce cours a pour objectif de doter les doctorants des connaissances et compétences essentielles requises pour concevoir et mener efficacement des recherches empiriques, notamment dans le cadre de l’analyse de données quantitatives. 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 une étude approfondie des outils et techniques nécessaires pour structurer les questions de recherche, collecter des données et analyser les résultats de manière pertinente et rigoureuse.
Les étudiants acquerront également une expérience pratique des procédures de recherche quantitative particulièrement utiles pour analyser les relations multivariées, corrélationnelles et causales. Ces méthodes sont essentielles pour comprendre les schémas 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. Ils acquerront une maîtrise de l’utilisation du logiciel Jamovi, une alternative en libre accès aux logiciels commerciaux d’analyse de données bien connus.
En validant 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 la discipline de leur choix, en utilisant des approches fondées sur les données pour relever les défis du monde réel.
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.
L’accent est mis en particulier 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, des travaux de groupe et des retours entre pairs, favorisant ainsi un environnement d’apprentissage qui prépare les étudiants à s’adapter à divers contextes professionnels et universitaires.
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. Ces outils sont particulièrement utiles dans la recherche en sciences sociales, où la compréhension des variables latentes et de leur cohérence est essentielle.
De plus, le cours aborde d’autres techniques multivariées clés, indispensables pour comparer les différences entre groupes et les relations entre variables catégorielles et continues. Par ailleurs, des thèmes avancés tels que la corrélation et diverses formes d’analyse de régression seront abordés, permettant ainsi aux étudiants de modéliser des relations complexes entre variables.
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 en 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.
Afin d’approfondir la compréhension des apprenants, nous avons créé une vidéo résumant les principales procédures d’analyse statistique, qui servira de référence utile pour la révision des étudiants :https://shorturl.at/tv3sM
Compétences (aptitudes)
Conception et mise en œuvre de recherches : 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 de données à l’aide de technologies : les étudiants acquerront une maîtrise de l’utilisation du logiciel Jamovi, un outil libre d’accès dédié à l’analyse de données, ce qui leur permettra d’améliorer leurs compétences techniques en 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 leurs recherches, ce qui leur permettra de mener des revues de littérature approfondies et d’étayer leurs conclusions par des preuves fiables.
des attitudes
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 travaux de recherche.
Engagement collaboratif : les étudiants développeront des compétences en matière de travail d’équipe et 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.
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, à des débats et à des activités de groupe qui favorisent la participation active et la réflexion critique tout au long du cours. De plus, des séances régulières de retour d'expérience seront organisées afin de répondre aux besoins d'apprentissage et de suivre les progrès de chacun, garantissant ainsi à chaque étudiant un accompagnement personnalisé.
Afin de développer les compétences des étudiants en matière de recherche, ce cours mettra l'accent sur une exploration approfondie des concepts clés et des méthodologies indispensables à la conception et à la mise en œuvre d'une 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 leur capacité à évaluer de manière critique les méthodologies de recherche et les données, en les faisant participer à des exercices d'analyse rigoureux, à des études de cas et à des discussions interactives qui mettront à l'épreuve leur esprit d'analyse et leurs capacités de résolution de problèmes.
De plus, les projets de groupe et les évaluations par les pairs favoriseront le travail d'équipe et le développement de compétences en matière de résolution collaborative de problèmes. Un système d'évaluation par les pairs sera mis en place, dans le cadre duquel les étudiants évalueront mutuellement leurs travaux selon différentes perspectives disciplinaires. Cette approche encourage l'évaluation critique et les retours constructifs sous divers 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 mis à disposition pour consolider les concepts clés et permettre un apprentissage à son propre rythme.
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