Principes et Méthodes Scientifiques pour le MS (2)

Cet enseignement s’inscrit dans un dispositif en deux volets, déployé aux Semestres 5 (PMS1) et 6 (PMS2). Le second volet vise à approfondir la compréhension et la mise en œuvre de la démarche scientifique dans le domaine du management du sport dans la continuité du premier volet. En s’appuyant sur des situations concrètes issues du terrain et sur l’analyse de travaux scientifiques, les étudiant·e·s sont amené·e·s à construire une problématique, à articuler des cadres théoriques et méthodologiques, à recueillir des données et à discuter des résultats au regard des enjeux scientifiques et professionnels. L’accent est mis sur la mise en cohérence des différentes étapes de la recherche, de la formulation de la question à l’interprétation des résultats. Une attention particulière est portée à la mobilisation intégrée des outils méthodologiques et analytiques, à l’explicitation des choix réalisés et à la discussion de leurs implications. Cet enseignement constitue une étape vers l’autonomie scientifique. Il prépare les étudiant·e·s à mobiliser la démarche scientifique comme un outil d’analyse, d’évaluation et d’aide à la décision dans le champ de l’entraînement sportif, tout en accompagnant la transition vers les exigences attendues en Master, notamment en matière de construction de problématiques, d’analyse critique et de production de connaissances.

Approfondir la compréhension des différentes étapes de la démarche scientifique et de leur articulation.

Comprendre les enjeux liés à la construction d’une problématique de recherche.

S’approprier les principes de cohérence entre question de recherche, méthodes et analyses.

Appréhender les conditions d’interprétation et de discussion des résultats.

Développer une lecture critique des travaux scientifiques en lien avec le domaine du management du sport.

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RÉGIME STANDARD

-       Contrôle Continu

Épreuve pratique : Travaux de recherche (100%)

RÉGIME DÉROGATOIRE

Épreuve pratique : Travaux de recherche (100%)

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

RÉGIME STANDARD / DÉROGATOIRE

Épreuve pratique : Travaux de recherche (100%)

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 les acquis de l’EC Principes et Méthodes Scientifiques pour le MS 1 (Semestre 5) et en est un approfondissement. Il prépare à la mobilisation autonome des principes et méthodes scientifiques dans des contextes de recherche ou d’intervention. 

Construire une problématique scientifique à partir d’une situation issue du terrain.

Concevoir une démarche de recherche cohérente en articulant cadre théorique, méthodologie et analyse.

Mobiliser de manière intégrée des outils de recueil et d’analyse de données.

Interpréter et discuter des résultats en tenant compte de leur validité, de leurs limites et de leurs implications.

Produire une argumentation scientifique structurée en vue d’éclairer une prise de décision.

Porter un regard critique sur des travaux scientifiques et leurs conditions de production.

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.