Introduction à la méthode de recherche
Etablissement : EDN – Ecole Du Numérique
Langue : Français
Formation(s) dans laquelle/lesquelles le cours apparait :
Période : S2
Objectifs de la session :
– Présentation du module
o Présenter le module en expliquant les différents éléments du guide ;
o Expliquer les différents cours, les méthodologies d’enseignement utilisées et les évaluations ;
o Sensibiliser les étudiants à l’importance de développer des compétences en matière de recherche.
– Revue de littérature
o Présenter la méthodologie d’analyse de documentaire ;
o Faire connaître les principales sources fiables et les bases de données pouvant être utilisées pour la revue de la littérature ;
o Expliquer les normes bibliographiques.
– Problématique :
o Expliquer ce qu’est une problématique et bien la définir
– Ethique de la recherche :
o Expliquer ce qu’est le plagiat ;
o Souligner les points de vigilance en matière d’utilisation de l’Intelligence Artificielle Générative ;
o Informer sur les modalités de respect de l’anonymat et de la confidentialité du matériau de recherche produit.
Résultats d’apprentissage :
– Présentation du module
o Comprendre les objectifs du module et ses composantes.
o Connaître la structure du cours et les évaluations.
o Comprendre l’intérêt de la recherche scientifique dans les parcours professionnel.
o Comprendre comment transférer les compétences acquises dans ce module sur le lieu de travail.
– Revue de littérature
o Connaitre les sources (bibliothèque en ligne, site web) scientifiques fiables ;
o Comprendre la manière correcte de mentionner et de citer la littérature scientifique.
o Effectuer une recherche documentaire et évaluer de manière critique les différents documents ;
o Comprendre la structure et les différentes parties d’un article scientifique ;
o Définir les mots-clés ;
o Distinguer les processus méthodologiques utilisés dans les articles de recherche publiés.
– Problématique
o Apprendre à définir une problématique pertinente.
– Ethique de la recherche :
o Comprendre les aspects éthiques de la recherche ;
o Eviter le plagiat ; o Utiliser correctement l’Intelligence Artificielle Générative ;
o Respect de la confidentialité et l’anonymat des données.
SEMESTRE 2 :
PARTIE EMPIRIQUE – QUANTITATIVE
Enseignant : Joumana YOUNIS, Modeste DAYE, James BOYER
Sujets :
– Introduction à la méthodologie quantitative ;
– Récolte et analyse des données quantitatives.
Objectifs de la session :
– Initier les étudiants à la recherche quantitative, notamment à la technique de collecte de données (sondage, questionnaire), afin de recueillir des données destinées à l’analyse et permettant de déduire des conclusions statistiquement mesurables.
Résultats de l’apprentissage :
– Examiner et confronter les approches de collecte de données qualitatives et quantitatives.
– Acquérir une compréhension des bases de l’échantillonnage en partant d’un public cible, en vue de sélectionner un échantillon à la fois pertinent et représentatif.
– Se familiariser avec les techniques d’interrogation telles que les sondages et les questionnaires.
– Acquérir les compétences fondamentales pour effectuer des analyses statistiques afin de répondre à la problématique, aux questions de recherche et aux hypothèses (Validation, Rejet).
– Apprendre à présenter de manière appropriée et à discuter des données quantitatives.
SEMESTRE 2 :
PARTIE EMPIRIQUE – QUALITATIVE
Enseignants : Catherine DEDOURGE, Marion LAUWERS, Joumana YOUNIS
Sujets :
– Introduction à la méthodologie qualitative ;
– Récolte et analyse des données qualitatives.
Objectifs de la session :
– Initier les étudiants à la recherche qualitative et, en particulier, à certaines méthodes de collecte de données qualitatives (entretien, focus groups) ainsi que l’analyse thématique ;
– Présenter l’analyse thématique.
Résultats de l’apprentissage :
– Comparer et opposer les méthodes de collecte de données qualitatives et quantitatives ;
– Connaître les différentes méthodes de collecte de données qualitatives (entretiens, focus group) ;
– Développer un guide d’entretien semi-directif ;
– Développer des thèmes et appliquer des codes aux données qualitatives ;
– Maîtriser la présentation et l’interprétation des données qualitatives.
