Etayages pour la collecte de données

Ce billet est consacré aux étayages possible à l’étape de collecte des données. L’article est scindé entre d’une part l’étape de proposition d’un protocole de collecte, et d’autre part celle de la collecte effective des données.

Proposition d’un protocole de collecte

Commençons par la proposition d’un protocole de recherche. La proposition d’une procédure de recherche dépend bien évidemment de la nature de la collecte de données. Le logiciel Go-lab propose une fonctionnalité spécifique à la proposition de protocoles expérimentaux, où il s’agit d’identifier, parmi un jeu de variables plus ou moins pré-déterminé, celles qu’il s’agit de faire varier, celles qu’il s’agit de garder constantes et celles qu’il s’agit de mesurer. Je vous renvoie à la capture d’écran ci-dessous.

golab-prot

Notons que cette démarche peut également être adaptée à des protocoles basés sur l’observation, et non la collecte de données. Dans ce dernier cas, les variables explicatives ne sont plus des traitements expérimentaux, mais peuvent être des situations à faire contraster dans le travail d’observation.

Collecte effective des données

Nous allons ici discuter de plusieurs fonctionnalités d’étayage liés à la collecte de données. Le premier correspond à des champs texte avec horodatage. Cette fonctionnalité est spécifique des collectes de données fondées sur la prise de note. L’utilisateur prend successivement en note des observations, qui, une fois consignées, peuvent ou non être éditables. La date de la création de la première observation est consignée, de même que la date de la dernière modification. L’étayage est ici relativement faible, dans la mesure où il ne fait que réserver un champ texte dédiée à la collecte de données.

golab-collecte

D’autres outils proposent un étayage plus fort, en ne se cantonnant pas à la collecte de données textuelles d’une part, et en orientant ces collectes par des consignes localisées juste au-dessus du champ texte où se déroule l’observation.

gform-donnees

On notera qu’un outil comme Google Form peut être utilisé à ces fins. Reste à déterminer s’il est techniquement faisable d’intégrer des outils de cette nature avec des LMS.

Cette démarche de scaffolds pour la collecte de données est utilisée de manière récurrente dans le champ des sciences participatives, pour standardiser la collecte de données auprès de citoyens, qui n’ont pas nécessairement reçu une formation scientifique approfondie. L’application SensR a par exemple été développée spécifiquement à cette fin.

sensr

Ses fonctionnalités sont relativement similaires à celle d’un Google Form, si ce n’est que l’usage à des fins de collecte de données scientifiques a poussé les développeurs à proposer un certain nombre de documents relatifs à la démarche globale de collecte.

Encore une fois, nous ne faisons qu’effleurer la question de la collecte de données, et je mettrai à jour ce billet au fil de ma revue de littérature.

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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