EIAH : des fonctionnalités d’étayage pour l’analyse et l’interprétation des données

Nous poursuivons ici notre réflexion sur l’étayage, en nous intéressant cette fois à l’étape d’analyse (quantitative) des données et à leur interprétation. Pour ceux qui ne connaissent pas le concept d’étayage, je vous renvoie à la citation de Bruner : « Ce système de support, fourni par l’adulte à travers le discours ou la communication plus généralement, est un peu comme un étayage, à travers lequel l’adulte restreint la complexité de la tâche permettant à l’enfant de résoudre des problèmes qu’il ne peut accomplir seul. »

Analyse de données quantitatives

L’analyse de données quantitatives constitue une activité particulièrement exigeante pour des élèves, des collégiens, qui ne maîtrisent pas à la perfection les subtilités du croisement de variables, et a fortiori les bases de l’analyse statistique. Pour réduire la difficulté inhérente à cette activité, un certain nombre de logiciels proposent de réaliser des analyses sur un jeu de données sur la base d’un nombre limité de variables prédéterminées (par le logiciel ou par l’enseignant).

L’analyse de données impliquant nécessairement la rédaction d’un code (comme ce peut être le cas dans des logiciels Open Source comme R) est trop difficile pour de nombreux étudiants ou chercheurs, ce qui a permis à des logiciels « presse-bouton » comme SPSS de se développer. Les outils qui nous intéressent ici présentent par leurs étayages de grandes similitudes avec des logiciels comme SPSS. La principale différence peut résider dans le fait que le chargement des données n’est pas nécessairement réalisé par l’élève (si données et outils d’analyse sont imbriqués, on parle parfois de micromonde), le nombre d’analyses possibles est restreint faciliter le travail.

Par exemple, le nombre de variables à tester peut être limité par rapport au nombre de variables présentes dans le jeu de données, la nature des analyses se cantonner à des croisements simples (analogues à ceux réalisés dans un test du chi2 ou une régression linéaire). Par ailleurs, un système de questions à choix multiples peut être utilisé pour inciter les élèves à déclarer la nature de l’analyse réalisée.

Ainsi, dans le logiciel Galapagos Finch, l’élève doit déclarer la nature de la question qui l’intéresse. Ce choix permet de restreindre immédiatement le nombre de variables correspondant à la question générale qu’il se pose. Cette logique de sélection de variables rejoint celle que nous avons vue lorsque nous nous sommes intéressés à l’étape de proposition d’un protocole de recherche.

gal-finch-data

L’analyse de données peut être poussée plus loin, jusqu’à par exemple proposer des fonctionnalités spécifiques à certains types d’analyses quantitatives. Go-lab propose par exemple une fonctionnalité d’étayage visant à faciliter, l’identification des sources d’erreur, ainsi que le calcul de l’erreur expérimentale et de sa propagation.

golab-exp-erreur

Plutôt que d’utiliser des outils de visualisation des données incorporés dans des logiciels dédiés (comme Excel…), certains IBLE comme Go-labs ou WISE incorporent enfin des « data viewers », outils de visualisation de données propres à la plate-forme d’hébergement. L’outil repose d’une part sur la possibilité de télécharger un format pré-déterminé de données, et d’autre part de le visualiser.

golab-data-graph

Interprétation des données

Passons maintenant à la question de l’interprétation des données. Il existe des étayages permettant de confronter des données collectées aux hypothèses initiales. Go-labs propose par exemple un outil permettant, à partir d’une hypothèse formulée en amont, d’évaluer l’impact de la collecte de données sur la « confiance » qui est accordée à l’hypothèse. Dans la capture d’écran qui suit, on constate que l’utilisateur peut être invité à analyser successivement différentes hypothèses alternatives. Il doit ensuite expliquer, pour chacune des hypothèses concernées, pour quelles raisons les données concernées accroissent ou décroissent la « confiance » accordée à l’hypothèse.

golab-int

Nous concluons ici ce billet consacré aux étayages pour l’analyse et l’interprétation des donnés. D’autres types de fonctionnalités existent, nous y reviendrons.

PS : Ce billet fait partie d’une collection de publications que je produis dans le cadre d’une veille technologique en lien avec mon post-doctorat à l’Université Paris-Descartes. Pour plus de détails quant à la démarche sous-jacente, je vous renvoie à ce billet.

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