Exploration d'une méthodologie du diagnostic des difficultés dans le cadre d'un cours de méthodologie de la recherche en éducation
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche s'intéresse à l'apprentissage et à l'enseignement de la méthodologie de la recherche aux études supérieures en sciences de l'éducation. Le cours obligatoire en méthodologie de la recherche en sciences de l'éducation est un cours réputé difficile par les étudiants, et ce, pour différentes raisons dont certaines ont trait à la terminologie utilisée ou au niveau d'abstraction exigé. Les professeurs de méthodologie sont conscients de ce problème, mais ils disposent de peu d'information sur les difficultés concrètes d'apprentissage de. leurs étudiants. Pourtant, un diagnostic plus précis des difficultés d'apprentissage des étudiants, dans un contexte réel d'apprentissage, pourrait permettre de mieux comprendre leurs problèmes et de proposer des stratégies pédagogiques afin de faciliter l'apprentissage de la méthodologie. Cette recherche a donc comme objectif l'dentification des difficultés d'apprentissage des critères de rigueur méthodologique, par des étudiants aux 2e et 3e cycles en sciences de l'éducation, dans le cadre d'un cours de méthodologie de la recherche. Par l'expression "critères de rigueur méthodologique", nous entendons les concepts de fidélité et de validité des données, de validité interne et externe, d'objectivité, auxquels nous avons ajouté des critères "latents" ou "implicites" d'estimation de la validité d'une recherche, soit des critères de pertinence et de rationalité. Afin de répondre à la fois à des visées nomothétiques et pragmatiques, la démarche méthodologique suivie comporte certaines particularités. D'abord, une première étape est constituée de phases successives de recueil et d'analyse de données sur le terrain. Le recueil de données a jumelé l'utilisation de l'observation de séances de cours et l'administration de questionnaires. Une deuxième étape se situe hors du terrain et comportait l'analyse et le traitement qualitatif des données, afin d'identifier et de décrire les difficultés éprouvées par les étudiants, ainsi que leur contexte d'apparition. Cette étape comporte également une phase d'interprétation de l'origine possible des difficultés, afin d'être en mesure de mieux comprendre leur apparition et de proposer des stratégies pédagogiques afin de les résoudre. La recherche à permis de mettre à jour un certain nombre de difficultés reliées à l'apprentissage des critères de rigueur méthodologique. Ces difficultés peuvent être regroupées en sept catégories selon leur origine possible. Ainsi, certaines difficultés peuvent être comprises par une surgénéralisation de certaines préconceptions, alors que d'autres peuvent s'expliquer par l'utilisation d'une préconception mal assimilée. Certaines difficultés peuvent s'expliquer par une divergence de perspective, par exemple, certaines sont issues de l'utilisation d'une perspective procédurale plutôt que conceptuelle et d'autres, de l'utilisation d'un terme dans son sens commun et non dans son sens technique. Certains problèmes sont dus à un manque de connaissances en épistémologie ou encore à une difficulté particulière du contenu et finalement, d'autres difficultés peuvent s'expliquer par un manque de préparation préalable des étudiants. Des stratégies pédagogiques ont été proposées afin de résoudre ces difficultés et ce, à partir de modèles pédagogiques s'inspirant de la didactique des sciences ou de la psychologie cognitive. Les difficultés observées dans l'apprentissage de la méthodologie de la recherche nous ont permis de remettre en question la pertinence d'un profil unique de formation à la méthodologie de la recherche. De plus, dans un contexte où l'on exige des facultés des sciences de l'éducation qu'elles se rapprochent des milieux d'enseignement et qu'elles démontrent leur utilité, force nous est de constater la nécessité d'une réflexion de fond sur le rôle souhaité et la légitimité de la recherche en éducation. Finalement, les problèmes liés à une démarche de recherche à partir d'une situation réelle d'enseignement ont été relevés et analysés. Essentiellement, ils ont trait à la difficulté de concilier à la fois les exigences de "scientificité" de la recherche nomothétique et les exigences et les besoins de l'enseignement lui-même. Ainsi, des recherches devraient être entreprises dans le but, à la fois de consolider le recueil et l'analyse des données et de maximiser, à court terme, les rétroactions possibles afin d'améliorer l'enseignement de la méthodologie de la recherche.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.102 | 0.311 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".