Méthode de récolte de données en motricité

Enseignants

Hardwick Robert; Lefebvre Arthur (coordinateur(trice));

Langue
d'enseignement

Français

Thèmes abordés

• Types de sources de données (primaires et secondaires)
• Types de données empiriques (qualitatives et quantitatives)
• Types de méthodes de récolte des données (expérimentations, étude de cas, enquête, interviews, documents, focus groups, observations)
• Éthique de la recherche en matière de récolte de données : anonymat, confidentialité, …
• RGPD
• Biais et validité des méthodes de récolte de données
• Choix des variables : Lien entre la variable, les hypothèses, les échelles, et la récolte de données
• Base de structuration d’une base de données

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

Décrire les principes de base et les étapes de la récolte des données dans le domaine des sciences de la motricité (2.1, 2.2, 2. 3 et 2.4 Décrire les différents types de données dans le domaine des sciences de la motricité ( 3 ) Décrire les différents types de méthodes de récolte des données dans le domaine des sciences de la motricité (2. 3) Identifier les biais dans une récolte de données et un article scientifique en utilisant les échelles appropriées (2. 3 et 2.4)

Contenu

• Types de sources de données (primaires et secondaires)
• Types de données empiriques (qualitatives et quantitatives)
• Types de méthodes de récolte des données (expérimentations, étude de cas, enquête, interviews, documents, focus groups, observations)
• Éthique de la recherche en matière de récolte de données : anonymat, confidentialité, …
• RGPD
• Biais et validité des méthodes de récolte de données
• Choix des variables : Lien entre la variable, les hypothèses, les échelles, et la récolte de données
• Base de structuration d’une base de données

Méthodes d'enseignement

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

☒  L’évaluation du cours repose sur un examen écrit en session.
       ☐  Format de l’épreuve : ☒ QCM composé de 30 questions.
☒ Règles de calcul :
        ☒ avec ajustement : L’évaluation de la partie théorie par QCM comprendra N questions avec pour chacune de ces questions, une seule réponse correcte. Le seuil de maitrise minimum des acquis d’apprentissages (correspondant à une note de 10/20) pour cet examen est fixé par la formule suivante qui permet de calculer le “seuil de réussite minimum”. c = ((n+1)/2n) x 100. Où

• "c" correspond au “seuil de réussite minimum” (vous devez répondre correctement à (c x 100) % des N questions pour obtenir la note de 10/20
• "n" : représente le nombre de propositions par question (par exemple, n = 5 signifie 5 options de réponse par question)

Cette formule suppose que pour obtenir une note de 10/20 il faut avoir répondu correctement à :

• 62,5 % des N questions s’il y a 4 options
• 60 % des N questions s’il y a 5 options

☒ arrondi : les notes obtenues seront arrondi au nombre entier inférieur.
Ce seuil permet de gommer l'effet du hasard lié à la stratégie de répondre à toutes les questions, y compris celles où l'étudiant.e ne connaît pas la réponse, puisqu'il n'y a pas de point négatif. Les étudiant·es sont informé·es que dans ces conditions, ils et elles ont grand intérêt à répondre à toutes les questions.
☒ Les modalités d’évaluation de la première session s’appliquent à la seconde session.

Autres infos

Ce cours est strictement réservé aux étudiants FSM, son accès n'est pas possible aux autres étudiants UCLouvain.

Faculté ou entité
en charge

> FSM