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Glossaire
Voici l’explication des principaux termes utilisés dans ce manuel :
| Terme | Explication |
| Fréquence absolue | « La fréquence absolue indique le nombre d’occurrences des différentes valeurs d’une variable apparaissant dans un corpus de données. Les fréquences absolues sont souvent résumées au sein d’un tableau des fréquences (souvent avec les => fréquences relatives et / ou cumulées). » (traduit de : Ilmes, Absolute Häufigkeit) |
| Méthodes basées sur l’utilisateur | Il s’agit de méthodes d’analyse de la convivialité consistant à tester le produit (un logiciel d’apprentissage en ligne p. ex.) directement sur l’utilisateur. Ce dernier travaille sans aide extérieure pour effectuer une tâche typique de ce logiciel. Les problèmes éventuels dans l’interaction entre l’utilisateur et le logiciel sont enregistrés, puis analysés. |
| Moyenne arithmétique | La moyenne arithmétique est un indice de la => tendance centrale. C’est la somme des valeurs divisée par le nombre de toutes les valeurs (uniquement pour des => données d'échelle d’intervalle ou => de rapport !). La moyenne arithmétique est utilisée également lorsqu'il s’agit de calculer la valeur d'une échelle (moyenne obtenue à partir de tous les participants pour toutes les questions faisant partie de l'échelle). |
| Taux de perte | « Pourcentage des personnes d’un échantillon brut qui n’ont pas pu être interrogées. Les raisons de ces pertes sont : la personne cible a déménagé, … elle est en déplacement ou injoignable pour d’autres raisons ; la personne cible refuse de participer à l’enquête. Cette dernière raison est de loin la plus fréquente. » (traduit de : Ilmes, Ausfallquote) |
| Sélection de cas typiques | Ici, on choisit des éléments considérés comme caractéristiques de la => population (=> procédures de sélection consciente). |
| Analyse des besoins | Lors de l’analyse des besoins, on effectue une comparaison entre la situation actuelle et la situation à atteindre. La situation à atteindre a été soit prédéfinie par l’équipe de projet, soit développée en concertation avec le groupe cible (=> niveau du concept). |
| Observation | Les observations fournissent les informations qui ne sont pas rapportées par le participant à l’enquête lui-même, mais collectées par une personne formée. Les informations peuvent alors être documentées sous forme de comptes rendus ou de notes, on alors sous forme d’enregistrement audio ou vidéo. A l’aide d’observations, on peut p. ex. faire apparaître des problèmes d’utilisation, des procédures et des difficultés d’apprentissage lors de l’utilisation d’un didacticiel. |
| Procédures de sélection consciente | Lors des procédures de sélection consciente, les éléments sont sélectionnés à partir de certaines caractéristiques. Ce type de sélection ne permet pas de tirer des conclusions basées sur des modèles statistiques quant à la => population (=> échantillon). |
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Statistique descriptive
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« La statistique descriptive traite d’indices pour la caractérisation de données. Certains auteurs désignent l’évaluation descriptive de données par le terme « réduction de données « - il s’agit de caractériser des ensembles de données uni- ou multidimensionnels par des valeurs plus simples (dans le sens de : qui réduisent le nombre des indications chiffrées). » (traduit de : Ilmes, Deskriptive Statistik) (=> procédures d’évaluation statistique) |
| Analyse de documents | L’analyse de documents représente une forme de => l’analyse de contenu. C’est une procédure non-réactive de la collecte de données. Cela signifie que les données collectées ne représentent pas une réaction aux => questions correspondantes de l’évaluateur. Différentes sources d’information sont utilisées dans l’analyse de documents, telles que la littérature spécialisée ou d’autres textes. On puise à ces sources les informations importantes pour la question concernée. |
| Echantillon aléatoire simple | Chaque élément a les mêmes chances de faire partie de => l’échantillon. Cela garantit une représentativité maximale, c’est-à-dire que l’échantillon représente la composition de la population (=> sélection aléatoire). |
| Efficacité | « L’efficacité vise à savoir si les utilisateurs peuvent atteindre les objectifs qu’ils poursuivent en utilisant le logiciel concerné. » (traduit de Grötsch & Anft, 2005) (=> utilisabilité) |
| Efficience | « L’efficience se rapporte à l’effort lié à l’exécution de la tâche. » (traduit de : Grötsch & Anft, 2005) (=> utilisabilité) |
| Niveau du résultat | A ce niveau, les produits du programme ou de ses différents projets sont au centre de l’évaluation (=> évaluation de programme). |
| Evaluation | « On entend par évaluation la collecte, l’analyse et l’évaluation systématiques et ciblées de données destinées à l’assurance qualité et au contrôle de qualité. Elle vise à porter un jugement sur la planification, le développement, l’organisation et la mise en œuvre d’offres de formation ou de mesures individuelles de ces offres (méthodes, média, programmes, parties de programmes) en termes de qualité, de fonctionnalité, d’effets, d’efficience et d’utilité. » (traduit de Tergan, 2000) |
| Objet de l’évaluation | L’objet auquel se rapporte l’évaluation. |
| Méthode d’évaluation | « Font partie des méthodes d’évaluation l’ensemble des méthodes de la recherche sociale empirique ainsi que des procédures statistiques spécifiques pour la collecte ou l’évaluation de données. Les méthodes doivent être adaptées aux objectifs et aux => objets de l’évaluation. Lors (=>) d’évaluations formatives, ce sont souvent des méthodes plutôt qualitatives qui dominent. Lors => d’évaluations sommatives, ce sont plutôt les méthodes quantitatives qui dominent, avec de nombreuses formes mixtes. » (traduit de : Glossar wirkungsorientierte Evaluation, Evaluationsmethode) |
| Processus d’évaluation | Le processus d’évaluation décrit le déroulement de => l’évaluation depuis la planification jusqu’à la communication des résultats. On distingue les étapes suivantes : planifier l’évaluation, choisir les instruments, collecter les données, évaluer les données et rédiger le rapport. |
| Méthodes expérimentales | Les méthodes expérimentales ont les particularités suivantes : les participants sont répartis de façon aléatoire sur un groupe expérimental et un groupe de contrôle (ils sont donc équivalents) ; un « traitement » est utilisé de façon ciblée tandis que le groupe de contrôle ne reçoit pas ce traitement (ou reçoit un traitement de contrôle) ; la dimension visée (la caractéristique qu'on observe, p. ex. la performance d'apprentissage) est mesurée dans les deux groupes, éventuellement avant, mais en tout cas après le traitement. On vise ainsi à exclure tous les facteurs (excepté le traitement) qui pourraient avoir une influence sur la dimension visée. (=> méthode d’analyse) |
| Méthodes basées sur les experts (méthode heuristique) | Analyse et évaluation des interfaces d’utilisation selon des critères prédéfinis (heuristiques). |
| Evaluation externe | Sont appelées externes les évaluations confiées à des évaluateurs appartenant à une autre organisation que celle du reponsable du programme ou du projet. |
| Focus group | Par Focus group, on entend la discussion encadrée et ciblée d’un groupe de personnes, accompagnée par un animateur spécialement formé. La discussion vise à mener une réflexion approfondie sur un thème choisi. Dans ces groupes, les participants échangent leurs expériences, leurs idées et leurs observations sur un thème. |
| Evaluation formative | « L’évaluation formative sert à l’assurance qualité. Son objectif principal est d’identifier des points faibles. Elle est le plus souvent effectuée parallèlement au développement et fournit des données qui seront utilisées pour l’amélioration de la conception de l’offre de formation. » (traduit de Tergan, 2000) |
| Questionnaire | Un questionnaire sert à interroger des personnes sous forme écrite sur un thème donné. Il se compose de plusieurs questions, ou items, auxquelles il faut répondre. Il arrive aussi parfois que l’on pose plusieurs questions concernant le même phénomène (c’est ce qu’on appelle l’échelle, p. ex. à propos de l’acceptation d’un logiciel de e-Learning). |
| Question d’évaluation | « Une question à laquelle on cherche à répondre par une évaluation. La question vise ce que les donneurs d’ordre de l’évaluation (ou d’autres parties prenantes) cherchent à savoir concernant => l’objet de l’évaluation. Les questions délimitent les aspects du programme au sujet desquels il faut systématiquement collecter des données et des informations. Le plan d’évaluation doit correspondre précisément aux questions. Les questions d’évalution ne correspondent pas aux questions telles qu’elles apparaissent par exemple dans un questionnaire ou un guide d’entretien. » (traduit de : Glossar wirkungsorientierte Evaluation, Evaluationsfragestellungen) |
| Evaluation par un tiers | On parle d’évaluation par un tiers lorsque les responsables de l’évaluation ne sont pas les mêmes personnes que celles qui sont responsables du programme ou du projet. |
| Sélection stratifiée | Chaque élément n’a pas les mêmes chances, mais des chances calculables de faire partie de => l’échantillon. Au moyen d'une => sélection aléatoire simple, des éléments sont sélectionnés dans chaque strate. La sélection stratifiée qui en résulte présente l’avantage que les éléments de « petites » strates sont eux aussi suffisamment bien représentés dans => l’échantillon. |
| Critères de qualité | « Dans les méthodes de recherche des sciences sociales, il existe une série de critères de qualité. Les principaux critères sont => l’objectivité, => la fiabilité et => la validité. Les utilisateurs des méthodes devraient viser un niveau élevé pour chacun des critères de qualité. » (traduit de : evaluationsnetz, Gütekriterien) |
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Population
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L’ensemble des éléments auxquels doivent s’appliquer les résultats d’une analyse. |
| Entretiens semi-standardisés | Lors d’entretiens semi-standardisés, des guides plus ou moins précis indiquent à l’intervieweur la façon dont il doit gérer l’entretien. On peut alors utiliser soit des questions fermées, soit des questions ouvertes (=> entretien). |
| Objectifs opérationnels | Au sein de la => hiérarchie des objectifs, les objectifs opérationnels contribuent directement à la réalisation d’un => objectif intermédiaire et indirectement à la réalisation de => l’objectif général. Ils constituent des repères pour la pratique et laissent peu de marge de manœuvre de par leur formulation, contrairement aux niveaux d’objectifs supérieurs. |
| Distribution de fréquence |
« La distribution de fréquence est une
méthode de description statistique de données (valeurs mesurées,
caractéristiques). Du point de vue mathématique, la distribution
des fréquences est une fonction qui indique pour chaque valeur
constatée le nombre de fois que celle-ci est apparue. Une telle
distribution peut etre représentée sous forme de tableau, de
graphique ou, en tant que modèle, sous forme d’équation de
fonction. » (traduit de : Wikipedia,
Häufigkeitsverteilung) |
| Statistique inférentielle | « La statistique inférentielle, aussi appelée statistique de test, statistique inductive ou statistique déductive, cherche à savoir comment, à partir d’un => échantillon, c’est-à-dire d’une sélection d’unités d’analyse, tirer des conclusions quant à la => population dont est issu l’échantillon. On se fonde alors en général sur ce qui se passerait si on prenait de nombreux échantillons d’une => population, et l’on calcule sur cette base les probabilités d’apparition de différents échantillons ou indices d’échantillon. » (traduit de : Ilmes, Inferenzstatistik) (=> procédures d’analyse statistique) |
| Tests informels | Ce sont des tests développés ad hoc, => non-standardisés. Ces tests n’ont pas été vérifiés quant à leurs => critères de qualité ; ils sont développés par les évaluateurs en fonction des objectifs d’évaluation donnés. |
| Analyse de contenu | « On entend par analyse de contenu des procédés de collecte et de codage systématiques du contenu d’affirmations verbales, en général sous forme de textes (ou de transcriptions). La plupart des procédés d’analyse de contenu traditionnels (« quantitatifs ») sont basés sur le repérage, la quantification et le comptage de l’apparition (en partie : en parallèle) de certains mots (compris en général comme indicateurs pour certains contenus de texte). Mais il peut également s’agir d’autres caractéristiques du texte (par exemple : constructions grammaticales, tournures rhétoriques), et hormis les textes, on peut aussi a priori analyser d’autres « supports de signification » tels que des films ou des images à l’aide des méthodes de l’analyse de contenu. » (traduit de : Ilmes, Inhaltsanalyse) (cf. => analyse de contenu qualitative et quantitative) |
| Evaluation interne | On parle d’évaluation interne quand les personnes qui réalisent => l’évaluation (évaluateurs) appartiennent à la même organisation que les personnes qui mettent en œuvre le => programme ou le => projet faisant l’objet de l’évaluation. |
| Echelle d’intervalle | Dans une échelle d’intervalle, les chiffres donnent des informations sur les écarts entre les valeurs mesurées mais il n’y a pas de « véritable » point nul. (=> niveau d’échelle) |
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Entretien
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Dans les sciences sociales, l’entretien est une méthode appréciée pour la collecte de données qualitatives. Il sert à l’interrogation orale de personnes sur un thème donné. L'entretien est souvent utilisé lorsqu'il n'existe pas encore beaucoup d'informations sur la caractéristique à explorer, ou s'il est nécessaire d'approfondir certaines caractéristiques. À l’instar du => questionnaire, l’entretien est composé de différents items (questions). On distingue ici aussi différents degrés de standardisation. |
| Coefficient de contingence | Pour caractériser le lien entre deux variables (p. ex. : Le cursus d’études dépend-il du sexe ?), on utilise pour les données d’échelle nominale le coefficient de contingence. (=> hypothèses de relation) |
| Niveau du concept | A ce niveau, la conception ou la planification est au centre de l’évaluation. Les questions possibles concernent la clarté des objectifs, le => besoin et la => faisabilité du projet (=> projet et => évaluation de programme). |
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Corrélation
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« La corrélation désigne un lien entre
deux ou plusieurs variables statistiques. Lorsqu’elle existe, on
ne sait pas encore s’il y a un lien causal entre deux variables,
si les deux variables ont un lien causal avec une troisième
variable ou si, de façon générale, l’on peut conclure à
l’existence d’un lien de cause à effet. » (traduit de :
Wikipedia, Korrelation) |
| Catalogue de critères | On entend par catalogue de critères ou checklist le regroupement systématique de différentes questions et échelles d’évaluation concernant des caractéristiques données du produit. |
| Tests orientés critères | Les tests orientés critères sont utilisés pour mesurer la performance individuelle à l’aide d’un critère défini au préalable (p. ex. un score donné). A l’aide de ce type de tests, on mesure p. ex. les modifications de la performance d’apprentissage après mise en œuvre d’une mesure de formation (=> tests standardisés). |
| Etude longitudinale | « Lors d’une étude longitudinale, on effectue la même étude empirique (en général un questionnement) à plusieurs moments, et on compare les résultats des différentes analyses. » (traduit de : Wikipedia, Längsschnittstudie) |
| Réflexion à voix haute | Lors de la « réflexion à voix haute », les participants à l’étude verbalisent ce qui leur passe par la tête p. ex. lorsqu’ils sont en train d’utiliser un logiciel donné, de résoudre une tâche d’apprentissage, etc. Cela permet p. ex. d’étudier l’ergonomie du logiciel car l’on peut analyser plus précisément les problèmes rencontrés lors de l’utilisation. On peut également étudier quelles stratégies d’apprentissage et de résolution de problèmes sont mises en œuvre lors du travail sur une tâche d’apprentissage (=> méthodes basées sur l’utilisateur). |
| Objectifs généraux | Les objectifs généraux se situent au niveau d’abstraction le plus élevé de la => hiérarchie des objectifs. Ils sont peu concrets mais constants dans le temps et indiquent l’orientation générale du => programme ou du => projet. |
| Niveau de l’apprentissage | A ce niveau, on se concentre sur ce que l’on veut atteindre avec le produit d’un => projet. Dans le contexte des projets e-Learning, il s’agit en général de certains processus ou résultats d’apprentissage (=> évaluation de projet). |
| Résultats d’apprentissage | Les résultats d’apprentissage peuvent d’une part concerner des contenus de la matière enseignée (savoirs et connaissances, attitudes et compétences). D’autre part, le développement de compétences indépendantes de la matière enseignée (p. ex. les compétences en termes de médias) peut également faire partie des résultats d’apprentissage (=> niveau de l’apprentissage). |
| Processus d’apprentissage | Pour l’apprentissage basé sur les technologies, on peut distinguer trois processus d’apprentissage : interaction avec les contenus (processus cognitifs lors de la confrontation avec le contenu enseigné), interaction avec la technologie (processus lors de l’utilisation d’un système technique) et interaction avec d’autres personnes (processus de communication lors de l’apprentissage en groupes) (cf. Friedrich, Hron & Hesse, 2001) (=> niveau de l’apprentissage). |
| Modèles logiques | Un modèle logique décrit comment les parties d’un => projet ou d’un => programme contribuent à la réalisation de l’objectif et quels liens existent entre elles. Les modèles se composent le plus souvent des éléments suivants : « ressources », « mesures », « produits », « résultats et effets » et « facteurs » (=> niveau du concept). |
| Etude de faisabilité | « Afin d’éviter des erreurs d’investissement, on effectue une étude de faisabilité en cas de doute quant à la réalisabilité de l’objectif du => projet ou du => programme. Elle vise avant tout à mettre en relief d’éventuelles contradictions entre l’objectif visé et les connaissances existantes (preuve de faisabilité négative) ou à rechercher et à nommer des objectifs similaires déjà réalisés (preuve de faisabilité positive). » (traduit de : Projektmagazin, Machbarkeitsstudie) (=> niveau du concept) |
| Test de Mann-Whitney (U-Test) | Lorsqu’il s’agit de comparer deux => échantillons indépendants de => données ordinales concernant leur => tendance centrale (p. ex. : Les élèves d’une classe ont-ils de meilleures notes que les élèves d’une autre classe ?), on utilise le U-Test de Mann-Whitney (=> hypothèses de différence). |
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Médiane
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La médiane répartit la distribution en deux
moitiés, de telle
sorte que 50 % des valeurs lui sont supérieures et 50 % des valeurs lui sont inférieures (indices de la => tendance centrale). |
| Plus-value (effets médias) | Il s’agit des effets d’une technologie donnée sur les résultats d’apprentissage, et ces effets sont souvent à analyser en comparaison avec d’autres technologies (« traditionnelles ») (=> niveau de l’apprentissage). |
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Moyenne
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« La moyenne est un indice autorisé uniquement pour les caractéristiques quantitatives. A la différence de la => médiane, elle est fortement influencée par les valeurs extrêmes ; il est par conséquent conseillé de l’utiliser uniquement pour des valeurs distribuées de façon symétrique. Elle se rapporte toujours à un => échantillon ; dans le cas d’une => population, on parle de valeur attendue. » (traduit de : Statistik-Lexikon, Mittelwert) |
| Objectifs intermédiaires | Dans la => hiérarchie des objectifs, les objectifs intermédiaires concrétisent des composantes de => l’objectif général et ils montrent pourquoi il est pertinent de poursuivre certains => objectifs opérationnels afin de réaliser l’objectif général. |
| Valeur modale, mode | La valeur modale est la valeur qui apparaît le plus souvent (indices de la => tendance centrale). |
| Méthodes non-expérimentales | On utilise des méthodes non-expérimentales lorsque les conditions ne sont réunies ni pour les analyses expérimentales ni pour les analyses => quasi-expérimentales. On mesure des variables dépendantes et indépendantes, et les variables de perturbation ne sont pas maîtrisables. Pour cette raison, les méthodes ex post facto ne permettent que des affirmations corrélatives. L’avantage est que l’on peut collecter un grand nombre de données avec peu d’efforts financiers et humains – le plus souvent dans le cadre d’une enquête. Grâce à des procédés de sélection adaptés, des généralisations sont possibles. Dans les sciences sociales, les méthodes ex post facto représentent le type d’analyse le plus répandu. (traduit de : Wikipedia, Ex-post-facto-Designs) (=> méthode d’analyse). |
| Entretiens non-standardisés | Lors d’un entretien non-standardisé, seul le cadre thématique est prédéfini ; l’intervieweur est libre quant à la formulation des questions et l’ordre dans lequel il les pose. En outre – selon la réponse donnée par l’interlocuteur – il peut poser des questions complémentaires qui n’ont pas été définies au préalable. Lors d’un tel => entretien, on utilise des questions ouvertes. |
| Echelle nominale | Sur une échelle nominale, les différents chiffres ne signifient rien d’autre que différentes caractéristiques. Quel nombre est associé à quelle caractéristique n'a aucune importance, car les nombres ne correspondent pas à un « plus » ou « moins », à un « plus grand » ou « plus petit » (=> niveau d’échelle). |
| Tests s’appuyant sur une norme | Lors de l’utilisation de tests s’appuyant sur une norme, une performance individuelle au test est comparée à la performance moyenne d’un groupe de référence (=> tests standardisés). |
| Objectivité | « Par objectivité d’une méthode d’analyse, on entend le degré auquel les résultats obtenus grâce à cette méthode sont indépendants de l’influence de la personne qui effectue l’analyse. » (traduit de : evaluationsnetz, Gütekriterien) (=> critères de qualité) |
| Echelle ordinale | Sur une échelle ordinale, les chiffres expriment une hiérarchie mais ne disent rien sur les relations entre les caractéristiques sur lesquelles repose la hiérarchie. Des écarts identiques entre les valeurs numériques ne signifient donc pas des écarts identiques « dans la réalité » (=> niveau d’échelle). |
| Percentile | Différents percentiles peuvent être calculés en tant que => indices de dispersion. Ils désignent la différence entre la valeur au-dessus de laquelle se positionnent x % des valeurs supérieures, et la valeur en dessous de laquelle se positionnent x % des valeurs inférieures. |
| Niveau du portfolio | A ce niveau, l’évaluation se concentre sur l’appel de projets et la sélection ainsi que sur l’appréciation critique (=> évaluation de programme). |
| Niveau du produit | Au niveau du produit, on se concentre sur les caractéristiques de ce qu’est ou doit devenir le produit du projet. Un produit peut p. ex. être un didacticiel ou un cours (=> évaluation de projet). |
| Corrélation linéaire de Pearson | Le lien entre => données d’intervalle et => données de rapport (p. ex. : Le temps nécessaire pour traiter une tâche est-il fonction de l’âge ?) est mesuré grâce à la corrélation linéaire de Pearson (=> hypothèses de relation). |
| Programme | « … un programme [est] un ensemble de projets reliés entre eux ou qui poursuivent un objectif stratégique commun. » (traduit de : Projektmagazin, Programm) |
| Evaluation de programme | L’évaluation d’un programme, c’est => l’évaluation d’une initivative mise en œuvre à travers plusieurs projets individuels. |
| Processus du programme | Le processus du programme structure les différentes phases d’un => programme depuis la planification jusqu’à l’intégration des résultats. |
| Projet | « Un projet est une initiative censée atteindre un objectif clairement défini dans des délais déterminés et avec des ressources limitées. Le moyen d’y parvenir n’est alors ni déterminé à l’avance ni connu. » (traduit de : Projektmagazin, Projekt) |
| Evaluation de projet | L’évaluation d’un projet, c’est => l’évaluation d’un => projet individuel. |
| Processus du projet | Le processus du projet structure les différentes phases d’un => projet depuis la planification jusqu’à l’implémentation. |
| Niveau du processus | A ce niveau, c’est la mise en œuvre des => projets ou des mesures accompagnant le programme qui est au centre de l’évaluation (=> évaluation de programme). |
| Analyse de contenu qualitative | L’objectif d’une analyse de contenu qualitative n’est pas de quantifier, mais d’interpréter des contenus de texte ; c’est-à-dire qu’on recherche la signification des affirmations sans réduire le corpus à des affirmations quantifiables. Grâce à cette méthode, on peut poursuivre trois objectifs différents : résumé, explication et structuration (=> analyse de contenu). |
| Analyse de contenu quantitative | L’objectif d’une analyse de contenu quantitative est de réduire la complexité d’un corpus à l’aide de systèmes de catégories et de lui donner un format exploitable statistiquement (=> analyse de contenu). |
| Méthodes quasi-expérimentales | A la différence d’une expérience, les participants d’une quasi-expérience ne sont pas répartis de façon aléatoire sur le groupe d’intervention et le groupe de contrôle. C’est-à-dire qu’on examine des groupes existant naturellement, non-randomisés (p. ex. deux classes d’élèves différentes). Cette répartition non-aléatoire ne peut pas exclure que les deux groupes se distinguent par des caractéristiques ayant une influence sur ce que l’on souhaite mesurer. Par conséquent, lors de l’interprétation de différences entre les groupes, on ne peut pas être certain que la différence est due au ‘traitement’ (l’intervention à évaluer) (=> méthode d’analyse). |
| Etude transversale | Réalisation unique d’une analyse étudiant différentes personnes au même moment (=> méthodes non-expérimentales). |
| Sélection de quota | Ici, la distribution de certaines caractéristiques dans => l'échantillon correspond exactement à celle dans la => population. La condition pour effectuer ce type de sélection est que la distribution de certaines caractéristiques dans la population soit connue (=> procédures de sélection conscients). |
| Corrélation des rangs d’après Spearman |
Pour analyser le lien entre deux =>
caractéristiques d’échelle ordinale (p. ex. : La popularité
des élèves est-elle liée aux résultats
scolaires ?), on utilise la corrélation des rangs d’après Spearman (=> hypothèses de relation). |
| Niveau de la réaction | A ce niveau, on se concentre sur la réaction du groupe cible (satisfaction, acceptation et utilisation) au produit du projet (=> évaluation de projet). |
| Fréquence relative | « La fréquence relative indique la part des différentes valeurs d’une caractéristique (d’un ensemble de données, d’une variable) au sein d’un corpus de données. Elle est souvent résumée dans un tableau des fréquences (souvent : avec des => fréquences absolues et / ou cumulées). » (traduit de : Ilmes, Relative Häufigkeit). |
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Fiabilité
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« Par fiabilité d’une méthode d’analyse, on entend le degré de précision avec lequel la méthode rend compte d’une réalité donnée, indépendamment du fait qu’elle cherche également à saisir cette réalité ou non. » (= critères de qualité) (traduit de : evaluationsnetz, Gütekriterien). |
| Auto-évaluation | Lors d’une auto-évaluation, la responsabilité du programme ou du projet et la responsabilité de l’évaluation sont entre les mêmes mains. C’est-à-dire que => l’évaluation est réalisée par les personnes qui sont également en charge de la mise en œuvre ou de la conception de => l’objet de l’évaluation. |
| Tests en situation | On entend par => tests en situation les échantillons de travaux, les jeux de rôles, les études de cas, les discussions de groupe, les jeux tactiques et les simulations. Ces => tests permettent d’identifier les procédures mises en œuvre pour réaliser des tâches proches de la réalité. |
| Niveau d’échelle | « Le niveau d’échelle ou de mesure indique comment on peut interpréter les (ces) chiffres et, partant, quelles opérations sur ces chiffres sont pertinentes. Il existe quatre niveaux d’échelle différents : => échelle nominale, => échelle ordinale, => échelle d’intervalle et => échelle de rapport. » (traduit de : Ilmes, Skalenniveau) |
| Objectifs S.M.A.R.T. | Dans la mesure du possible, les => objectifs opérationnels devraient être définis de façon S.M.A.R.T., à savoir : Spécifique, Mesurable, Adapté, Réaliste et avec un Terme fixé (cf. aussi Beywl & Schepp-Winter, 1999 ; Heiner, 1996 ; Platt, 2001) (=> niveau du concept). |
| Parties prenantes | Les personnes concernées ou qui participent ; l’ensemble des personnes dont il faudrait tenir compte dans le contexte d’une => évaluation (p. ex. planificateurs, bailleurs de fonds, responsables de projets, informaticiens, concepteurs, étudiants, enseignants, instance, comités consultatifs, conseillers externes, décisionnaires envisageant des projets similaires, etc.). |
| Ecart-type | L’écart-type est un => indice de dispersion. C’est la racine carrée de la => variance. Seulement pour les => données d’intervalle ou les => données de rapport ! |
| Entretiens standardisés | Lors d’entretiens standardisés, la façon de mener l’interview est précisément déterminée à l’avance. De tels => entretiens se prêtent surtout aux thématiques bien délimitées. |
| Tests standardisés | Lors des tests standardisés, l’ordre des questions et leur formulation ainsi que les réponses souhaitées sont définis dès le départ ; cela permet de collecter des données d’apparence objective. Les => tests standardisés devraient répondre aux => critères de qualité. |
| Procédures d’analyse statistique |
Vous pouvez utiliser une procédure d'analyse
statistique si vous avez recueilli des données quantitatives
(numériques) par => questionnaire, => entretien, =>
tests => observation, etc. Les procédures statistiques peuvent
servir à décrire le matériel de données, p. ex. par des mots
clés ou sous forme graphique (=> statistique descriptive).
Elles peuvent aussi servir à vérifier des => hypothèses de
différence (=> statistique
inférentielle). |
| Echantillon | « Dans les sciences sociales, il n’est souvent pas possible – ni d’ailleurs nécessaire – d’étudier tous les éléments d’une => population, de mettre donc en œuvre une étude exhaustive. A la place, on procède à une sélection dans l’ensemble des éléments (donc à une étude partielle). Si les procédures de sélection de ces éléments répondent à certaines règles, l’ensemble des objets d’analyse résultant de la sélection sont appelés sélection ou - plus fréquemment – échantillon. » (traduit de : Ilmes, Stichprobe) |
| Taille de l’échantillon | « Le nombre d’éléments d’une => population nécessaire pour une analyse afin de pouvoir identifier des caractéristiques statistiques (paramètres) d’une certaine qualité (représentativité)… Grâce à un choix pertinent en termes de taille de l’échantillon, il s’agit d’éviter et de démontrer statistiquement les erreurs systématiques. » (traduit de : Wikipedia, Stichprobenumfang) (=>échantillon) |
| Indices de dispersion | « Les indices de dispersion indiquent dans quelle mesure les caractéristiques d’un ensemble de données s’écartent du « centre ». Les principaux indices de dispersion sont le rang, l’écart inter-quartile, la partie inter-décile, => l’écart-type, la => variance et le coefficient de variation. » (traduit de : Ilmes, Streuungsmasse) |
| Evaluation sommative | « L’évaluation sommative sert à contrôler la qualité, les effets et l’utilisation d’une offre de formation. On s’intéresse à la question de savoir si une offre de formation ou certaines de ses composantes répondent à certaines attentes lors de l’utilisation pratique. » (traduit de : Tergan, 2000) |
| t-Test | Pour la comparaison de deux moyennes d'échantillons indépendantes pour les => données d’intervalle et les => données de rapport (p. ex.: Les étudiants d'une classe mettent-ils plus longtemps pour résoudre une tâche que les étudiants d'une autre classe ?), on utilise le t-Test pour => échantillons indépendants. Pour la comparaison de deux moyennes d'échantillons dépendantes (p. ex.: Les étudiants mettent-ils plus longtemps pour résoudre une tâche avant une formation qu'après ?), on utilise le t-Test pour échantillons dépendants. (=> hypothèses de différence) |
| Test | La notion de test a plusieurs significations : par rapport à => l’évaluation d’un didacticiel, on peut entendre par test un procédé plus ou moins standardisé utilisé pour mesurer les caractéristiques de comportement et de performance. |
| Niveau du transfert | A ce niveau, => l’évaluation de projet est focalisée sur la question de savoir si le transfert de ce qui a été appris vers la pratique réussit. |
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Triangulation
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Une combinaison de méthodologies lors de l’analyse du même phénomène. |
| Hypothèses de différence | Les hypothèses de différence annoncent une différence entre deux => échantillons ou au sein d’un échantillon avant et après une intervention. |
| Méthode d’analyse | La méthode d’analyse décrit quelles données doivent être collectées à quel moment, avec quelle fréquence et sur quels objets. Elle précise aussi les mesures à prendre pour éliminer des facteurs de perturbation susceptibles d’influencer les résultats. |
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Utilisabilité
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L’utilisabilité (aussi appelée convivialité ou ergonomie) est une caractéristique du produit qui définit dans quelle mesure il est facile, p. ex., d’utiliser un didacticiel. Les critères => d’efficacité, => d’efficience et de => satisfaction sont au cœur de l’utilisabilité (cf. Anforderungen an die Gebrauchstauglichkeit, DIN EN ISO 9241-11 ; Heinsen & Vogt, 2003). |
| Entretien d’utilisabilité | Lors de ce procédé, les utilisateurs travaillent avec le logiciel. Ensuite, ils communiquent au responsable du test leurs impressions et leurs opinions concernant le logiciel (=> méthodes basées sur l’utilisateur). |
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Validité
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« Par validité d’une méthode d’analyse,
on entend le degré de précision avec lequel la méthode mesure
ce qu’elle prétend mesurer (validité de contenu). » (=>
critères de qualité) (traduit de : evaluationsnetz,
Gütekriterien). |
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Variance
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La variance est un => indice de dispersion. C’est la somme des carrés des écarts de toutes les valeurs de la => moyenne arithmétique, divisée par le nombre des valeurs (uniquement pour les => données d'échelle d'intervalle ou de rapport !) |
| Etendue de la variation | L’étendue de la variation est un => indice de dispersion. C’est la différence entre la plus petite et la plus grande valeur. |
| Echelle de rapport | Sur une échelle de rapport, c’est le rapport des écarts entre les valeurs qui est important. A la différence de => l’échelle d’intervalle, il existe en outre un point nul interprétable de façon pertinente (=> niveau d’échelle). |
| Test de Wilcoxon | Lorsqu’on compare deux échantillons dépendants (p. ex. : Les étudiants obtiennent-ils de meilleures notes après une formation qu'avant ?), on utilise le test de Wilcoxon (=> hypothèses de différence). |
| Niveau de l’effet | A ce niveau du => programme, => l’évaluation est centrée sur la question de savoir quels ont été les effets provoqués par le programme, et s’ils sont durables. |
| Tendance centrale | « Les indices de position doivent indiquer où se trouve le « centre de gravité » d’un ensemble de données unidimensionnel. Les principaux indices de la tendance centrale sont : => moyenne arithmétique, => médiane et => mode [valeur modale]. » (traduit de : Ilmes, Zentrale Tendenz). |
| Evaluation basée sur les objectifs | Lors de l’évaluation basée sur les objectifs, il s’agit de savoir si le projet a atteint ses objectifs. Cette question se pose à la fin du => processus du projet, souvent dans le cadre d’une => évaluation sommative. |
| Hiérarchies des objectifs | Dans un => projet, les objectifs peuvent être formulés à des niveaux d’abstraction différents, p. ex. comme => objectifs généraux, => objectifs intermédiaires et => objectifs opérationnels (cf. Beywl & Schepp-Winter, 1999) (=> niveau du concept). |
| Sélection aléatoire | Dans le cas d’un échantillon aléatoire, la => population doit être connue et définie avec précision. Chaque élément ne doit figurer qu’une seule fois dans la population, et il doit avoir les mêmes chances, ou des chances calculables, d’être sélectionné pour faire partie de => l’échantillon. |
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Satisfaction
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Pour la satisfaction, il s’agit de savoir comment l’utilisateur juge l’utilisabilité (Grötsch & Anft, 2005) (=> utilisabilité). |
| Hypothèses de relation | Dans les hypothèses de relation, on pronostique une dépendance, réciproque ou non, entre deux ou plusieurs variables. |
Ici, vous trouverez des glossaires plus détaillés au sujet de l’évaluation, des statistiques et des méthodes des sciences sociales empiriques (en allemand) :
http://www.univation.org/glossar/index.php
http://www.lrz-muenchen.de/~wlm/ein_voll.htm
