Principes et Méthodes Scientifiques pour l'ISÉ 1

Cet enseignement s’inscrit dans un dispositif en deux volets, déployé aux Semestres 5 (PMS1) et 6 (PMS2). Le premier volet constitue une introduction aux fondements de la démarche scientifique appliquée au domaine de l’intervention socio-éducative, en mettant l’accent sur les conditions de production de connaissances et de conclusions fiables. À travers l’étude des méthodes de recueil (entretien, observation, expérimentation, mesure), d’analyse et d’interprétation des données (analyses qualitatives, statistiques descriptives et inférentielles), les étudiant·e·s sont amené·e·s à transformer une problématique issue du terrain en un objet de recherche rigoureusement investigable. En s’appuyant sur des situations concrètes, l’enseignement vise à comprendre la construction des études, à en identifier les forces et les limites et à en interpréter les résultats. Une attention particulière est portée à la compréhension des choix méthodologiques, à l’identification des biais, à l’évaluation de la validité des conclusions et au développement d’une argumentation fondée sur des faits. Conçu comme un espace d’appropriation active, cet enseignement permet de mobiliser la démarche scientifique comme un outil d’analyse, d’évaluation et d’aide à la décision dans le champ de l’intervention socio-éducative.

S’approprier les fondements de la démarche scientifique appliquée au domaine de l’intervention socio-éducative.

Comprendre les principes de construction d’une étude et les enjeux associés aux choix méthodologiques.

Acquérir les bases nécessaires au recueil, à l’analyse et à l’interprétation des données.

Appréhender les conditions de validité des résultats et les principales sources de biais.

Développer une compréhension critique des productions scientifiques.

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REGIME STANDARD

-       Contrôle Continu

Épreuve pratique : Travaux de recherche (40%)

·         Evaluation terminale (semaine d’examens)

Épreuve théorique : DST (60%) Durée 2h (hors tiers temps)

REGIME DEROGATOIRE

-       Contrôle Continu

Épreuve pratique : Travaux de recherche (40%)

·         Evaluation terminale (semaine d’examens)

Épreuve théorique : DST (60%) Durée 2h (hors tiers temps)

---------------- SESSION 2 ----------------

REGIME STANDARD / DEROGATOIRE

Épreuve théorique : DST (100%). Durée 2h (hors tiers temps)

Clauses relatives à l'honnêteté académique et à l'usage de l'IA Générative

1. Clause relative au plagiat et à la fraude : Les étudiants·es devront avoir pris connaissance de la charte anti-plagiat de l’Université Paris Nanterre. Tout copier-coller direct ou toute paraphrase non sourcée de documents existants (ex. articles scientifiques, mémoires, sites internet) ou de contenus intégralement générés par une IA constitue un plagiat. L'intégration de contenus tiers non cités selon les règles de référencement de l’American Psychological Association (APA), qui seront abordées en cours, est strictement interdite. Il est également interdit de transmettre son travail à un·e collègue qui le demanderait. Si ce·tte dernier·e était amené·e à plagier le travail transmis, l’auteur·rice original·e et le·a plagiaire seraient tous·tes deux considérés·es comme complices de fraude.

2. Encadrement de l'usage de l'IA générative : L’usage de l’IA générative est fortement déconseillé pour la réalisation des travaux à rendre dans cet enseignement. En l’absence d’une expertise suffisante, un tel recours risque de conduire les étudiants·es à commettre des erreurs grossières ne satisfaisant pas aux exigences académiques de la formation. Dans le cadre des épreuves pratiques de Travaux de recherche, l’usage de l’IA générative est toléré exclusivement comme assistant de travail personnel pour l'aide à la documentation (ex. suggestion de références, traduction de passages de textes en langues étrangères) et l'édition (ex. correction orthographique et syntaxique). Il est strictement interdit d'y recourir pour la construction de la problématique, l'élaboration du plan ou la rédaction finale.

3. Obligations de transparence et traçabilité : L'évaluation des épreuves pratiques de Travaux de recherche repose sur une transparence absolue concernant les sources et outils mobilisés :

·         Lien avec la charte anti-plagiat : Une déclaration attestant la conformité du travail rendu à la charte anti-plagiat de l'Université Paris Nanterre sera incluse en début de document. La charte devra obligatoirement être ajoutée en annexe de chaque travail rendu, dûment signée sur chacune de ses pages par le ou les auteurs·rices.

·         Lien avec l'IA générative : Tout usage d'une IA générative doit faire l'objet d'une déclaration transparente en début de document. Les étudiants·es doivent obligatoirement fournir en annexe de leur travail rendu le lien de partage public de leurs conversations avec l'IA. L'absence de cette annexe en cas d'utilisation suspectée ou avérée, ou le cas échéant, une annexe témoignant d’une utilisation non réglementaire de l’IA générative, entraînera l'invalidation du travail.

En cas de suspicion de plagiat, de fraude technologique basée sur l’IA générative ou de tout autre manquement, l'équipe pédagogique se réserve le droit de convoquer les étudiants·es pour une vérification orale de leurs connaissances et de saisir la section disciplinaire de l'université.

Cet enseignement s’appuie sur des connaissances scientifiques de base acquises au cours des deux premières années de licence.

Analyser une situation issue du domaine de l’intervention socio-éducative en mobilisant la démarche scientifique.

Concevoir un protocole d’étude adapté à une question de terrain, en justifiant les choix méthodologiques réalisés.

Analyser des données quantitatives et qualitatives à l’aide d’outils appropriés.

Développer une argumentation fondée sur des données en vue d’éclairer une prise de décision.

Les contenus de cours pourront s’appuyer sur les manuels suivants :

Cadario, R., Butori, R., & Parguel, B. (2017). Méthode expérimentale : Analyses de modération et médiation. De Boeck Supérieur. https://doi.org/10.3917/dbu.cadar.2017.01 

Field, A., Verger, N. B., Brown, N. J. L., Leys, C., & Iles, J. (2022). L’aventure des statistiques en sciences humaines. De Boeck Supérieur. https://shs-cairn-info.faraway.parisnanterre.fr/l-aventure-des-statistiques-en-sciences-humaines--9782807336216

Laveault, D., & Grégoire, J. (2023). Introduction aux théories des tests en psychologie et en sciences de l’éducation (4ème édition). De Boeck supérieur. https://research-ebsco-com.faraway.parisnanterre.fr/c/37lo5a/search/details/scfesqvkwf?db=nlebk 

Lejeune, C. (2019). Manuel d’analyse qualitative. Analyser sans compter ni classer. De Boeck Supérieur. https://doi.org/10.3917/dbu.lejeu.2019.01

Les versions électroniques des quatre manuels sont accessibles gratuitement depuis le site web de la Bibliothèque Universitaire https://bu.parisnanterre.fr/. L’espace cours de l’enseignement sur la plate-forme Cours En Ligne contient également de nombreuses ressources. D’autres manuels pourront s’ajouter ou se substituer à ceux listés ci-dessus en fonction des préférences de vos enseignant·e·s. Mais ceux listés ci-dessus resteront néanmoins une base de référence.