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Instrumentation de la recherche en Education : analyse épistémologique de quelques logiciels daide à lanalyse qualitative Laurent Veillard UMR ICAR (CNRS,

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1 Instrumentation de la recherche en Education : analyse épistémologique de quelques logiciels daide à lanalyse qualitative Laurent Veillard UMR ICAR (CNRS, Université Lyon 2, ENS de lyon)

2 Q UELQUES CLARIFICATIONS THÉORIQUES PRÉALABLES (H ABERT, 2005) Distinction entre : Instrument (spécialisé) : quelque chose qui prend une donnée langagière et/ou filmique et qui permet dobtenir une représentation transformée, soit automatiquement, soit semi-automatiquement Outil (polyvalent) : logiciels multi-usages, polyvalents, non spéfiquement orientés vers des données langagières ou filmiques (ex : access, excel, etc.) (Simondon, 1989) Ressources : Données (bases de données textuelles, audiovisuelles) Nécessitent de plus en plus des instruments spécifiques de gestion, classification, exploration, filtrage car non (ou trop lourdement) manipulables telles quelles Dispositif expérimental (Foucault, Latour): Montage de techniques manuelles, dinstruments, (parfois) doutils, et de ressources servant à produire des faits dont la reproductibilité et le statut font lobjet de controverses

3 D U PROTOTYPE À L INSTRUMENT Processus dévolution : Dispositif Expérimental Prototype Instrument ou lignée dinstruments diffusion hors des labos de conception dans dautres dispositifs expérimentaux inscription dans dautres dispositifs adaptation de linstrument (feed-back aux concepteurs) Rôle du milieu associé Définition: ensemble des caractéristiques socio-techniques assurant le bon fonctionnement/usage dun objet technique (Simondon, Stiegler) La diffusion/mobilisation dun instrument dans dautres dispositifs expérimentaux dépend de sa capacité à vivre (avec ou sans modifications) dans des milieux associés différents du dispositif initial (Simondon) Ex : Moteurs de recherche actuels issus de dispositifs expérimentaux des années 50

4 F REINS, DIFFICULTÉS Linstrument peut devenir potentiellement une boîte noire pour les utilisateurs dans un nouveau milieu associé, cad que les opérations cristallisées dans linstrument, leur inscription dans le dispositif originel et les choix épistémologiques initiaux deviennent pour une part non transparents. Epistémologies contradictoires de linstrument et du chercheur, sans que ce dernier en ait toujours conscience Manques ou incompatibilités de certains éléments techniques du dispositif (ex : formats incompatibles de fichiers) Recherches vaines des fonctionnalités qui nexistent pas

5 D IFFÉRENTS TYPES D INSTRUMENTS ET OUTILS MOBILISÉS DANS LES DISPOSITIFS EN SHS Enregistrement : Statiques : appareil photo – scanner Dynamiques : caméra – enregistreurs audio – enregistreurs de paramètres physiologiques (ex : fréquence cardiaque, etc.) Traitement des signaux (analogiques/numériques) : logiciels de numérisation, compression, machines de stockage Classement / Annotation : Base de données (ex : ViSA, CLAPI, TalkBank, etc.), logiciels (Ex : Advene, etc.) Aide à lanalyse : Logiciels danalyse quantitative : lexicométrie, sphinx, spss Logiciels daide à lanalyse qualitative (CAQDAS): CLAN, ELAN Atlas.ti, Transana, Kronos actogram, The Observer, Videograph, etc. Diffusion des analyses et Formation : logiciels de montage (ex : Avid, Vegas, etc.) ; lecteurs multimédia ; plateforme de formation (ex : Neopass ; Pegase ; etc.)

6 C ARACTÉRISTIQUES DES INSTRUMENTS LOGICIELS D AIDE À L ANALYSE EN SHS Cristallisation dopérations symboliques humaines danalyse dans des systèmes de type computationnel (opérations logiques) « Ce qui réside dans les machines, cest de la réalité humaine, du geste humain fixé et cristallisé en structures qui fonctionnent » (Simondon, 1989) Données opérations informatisées Représentations transformées Automatisation des opérations réalisées plus ou moins importante Quelle valeur ajoutée ? Facilitation de lexploration des données (navigation) Découpage en segments et déplacement de ces segments : Délinéarisation des enregistrements temporels Opérations possibles de rapprochement pour comparaison dévènements, détats, de phénomènes, etc. (similarités, différences, écarts, etc.) Calculs doccurrence, de co-occurrence (automatiques, semi-automatiques) Alignement / mise en relation de données de nature différentes Ex : transcription alignée sur un fichier son ou vidéo (Transana, Videograph, etc.) ; copie dune cahier délèves liée à un fichier son ou vidéo (ViSA) Explicitation des procédures analytiques (contrainte imposée par le logiciel) archivage de ces procédures et circulation entre chercheurs

7 D IFFÉRENTS TYPES DE LOGICIELS D ANALYSE Exemple des logiciels danalyse textuelle en linguistique (Lejeune, 2010) Montrer Calculer Explorer Analyser Lexicométrie Concordanciers Automates Réflexifs Dictionnaires Registres Dictionnaires Registres

8 L AUTOMATISATION : JUSQU OÙ ? Une différence entre enregistrements texte et vidéo liée à la nature des données : analogique ou digitale Données textuelles : Digitales Opérations automatiques possibles (mais avec des limites) sur ces éléments symboliques discrets Enregistrements filmiques : Analogiques Certaines opérations automatiques de reconnaissance de formes, de mouvements, de configurations (relations entre éléments) possibles mais beaucoup complexes Conséquence : selon la catégorisation de Lejeune, les logiciels danalyse vidéo sont principalement de type réflexif (aide à lanalyse) avec des possibilités limitées de calcul et des formes de représentation plus ou moins variées

9 E X 1 : A CTOGRAM K RONOS - DISPOSITIFS EXPÉRIMENTAUX INITIAUX « Actogram est un logiciel initialement conçu pour répondre aux besoins des ergonomes et des psychologues du travail » (Kerguelen, 2008) « La principale caractéristique de loutil était dinciter fortement à une planification des observations en imposant la réalisation préalable dun protocole de description » Utilisation : En observation directe sur le terrain (palm) Pour analyser des enregistrements vidéo Un système danalyse par codage inspiré des champs de léthologie et de lergonomie du travail

10 O RGANISATION DE L INTERFACE 3 onglets correspondant à 3 zones de travail séparés visuellement Définition des protocoles de description (répertoire) Réalisation des relevés (avec pilotage vidéo) et visualisation des graphes dactivité Statistiques

11 S TRUCTURE DU SYSTÈME DE CODAGE Protocole de description Classes dobservable Evènements exclusifs changement détats ( 1 seul état pour une classe donnée)

12 R ELEVÉS D OBSERVATION Modes de relevé Par menu contextuel (1) Par plan (2) Par boutons (3) Possibilités de courts relevés de communications verbales

13 R EPRÉSENTATION DES RÉSULTATS Graphes dactivité Statistiques Exportations possibles (SPSS, Excel, etc.)

14 L IMITATIONS Le découpage en états mutuellement exclusifs opérationnalise le traitement des données dobservation. Mais permet-il de rendre compte de la manière la plus appropriées de certaines situations / comportements ? Ex : opératrice en charge dune machine de fabrication de pièces plastiques : Actions : approvisionner la machine ; trier les pièces produites dans différents bacs ; contrôler la qualité ; etc. Codes : approvisionnement ; Tri ; Nettoyage ; Contrôle Qualité Activité de contrôle qualité déborde le moment prescrit et se fait partiellement aussi pendant le tri Pas de segmentation possible des vidéos (en clips manipulables) travail dinterprétation uniquement basé sur des représentations symboliques (statistiques, graphs, etc.) Pas de possibilités de jouer plusieurs enregistrements en même temps Limitations à des fichiers vidéos

15 E X 2 : T RANSANA : DU PROTOTYPE À L INSTRUMENT Prototype créé par C. Fassnacht (1995/2000), Etudiant en master de sociologie (U. Wisconsin) : un mémoire sur une problématique d analyse conversationnelle chez des ingénieurs travaillant sur des pbs de conception en petits groupes) Un background dans le domaine informatique Pas de logiciel existant pour faciliter : La transcription des enregistrements vidéos et audios La navigation dans cette transcription sans perdre le lien avec la vidéo Lanalyse de nombreux petits segments de celle-ci : découpage en segments / étiquetage de ces segments / comparaison avec dautres / inclusion dans des segments plus importants Un travail qui en reste à un prototype non abouti (mémoire à terminer)

16 Reprise du code par D. Woods pour en faire un instrument pour différents chercheurs à partir de 2000 Pas de modification de la structure de base : Transcripts have a very central role in Transana. 2 reasons for that : one is because Chris Fassnacht was a conversation analyst and conversation analysis is a transcription oriented mode of analysis […] Their way of viewing the world is transcript-centric. That was Chris Fassnachts orientation and that has continued to be a central part of Transana and probably will for a long time. […] I am absolutely convinced that a transcript is essentia l. One of the functions of the transcript is that it allows you to find what you are looking for much more easily than just looking in the video. […] Another thing that is really central to my undertanding of the role of the transcript is that a transcript isn't just a written representation of the video […] the transcript is a first level abstract representation of the video […] Even if you think you are creating a simple verbatim transcription, that's an analytic decision to create that kind of transcript. Tt's an analytic decision about do you include the ums and the uhs and the like like like (D. Woods, entretien 2012) DU PROTOTYPE À L INSTRUMENT

17 Travail de D. Woods dans plusieurs directions : Ergonomie dutilisation : zones de travail, arborescence, aide et tutoriel Ouverture : formats de vidéos ; export des bases ; version multiusers ; Représentation des analyses : graphiques, tableaux synthétiques, etc. Ajout de fonctionnalités nouvelles : pilotage de plusieurs vidéos, insertion de photos dans la transcription, etc DU PROTOTYPE À L INSTRUMENT

18 4 zones de travail STRUCTURE DE BASE

19 Une structure type base de données STRUCTURE DE BASE

20 Rapports synthétiques textuels S YSTÈME DE REPRÉSENTATION DES ANALYSES Représentations graphiques temporelles : moments doccurrence ; % de temps ; fréquence dapparition, etc.

21 Pas de possibilité de coder directement la vidéo : le travail danalyse (segmentation, adjonction de mots-clés, …) se fait sur des transcriptions (noyau épistémologique fondamental) Un travail fastidieux dadjonction des marqueurs temporels lorsquil y a de multiples codes et de nombreuses heures de vidéo à coder, Mal adapté si classes de codes hiérarchisés Limitation à enregistrements audio et vidéo L IMITATIONS

22 E X 4 : A TLAS. TI. L E PROTOTYPE Prototype créé dans le cadre du projet ATLAS (Archive for Technology, the Lifeworld, and Everyday Language) entre 1989 et 1991 à lUniversité technologique de Berlin Mené en collaboration entre des informaticiens, des psychologues, des linguistes Objectif : concevoir un logiciel daide à linterprétation de textes pour des chercheurs en sciences sociales Inflluence théorique : Grounded Theory » (Glaser & Strauss, 1987), utilisé par les psychologues du projet ATLAS Etapes 1) Codage ouvert : génération de micros-analyses sur des petits segments, conduisant à des catégories préliminaires 2) Codage axial : essai dutilisation de ces catégories sur dautres passages / mise en relation des catégories fusions / divisions / réorganisations verticales et horizontales 3) Codage sélectif : généralisation aux données

23 V ERS UN INSTRUMENT PLUS OUVERT ET PLUS PUISSANT Une structure conceptuelle de base inchangée Développements : Du travail sur des segments textuels à des segments dimages (aires spatiales), puis des segments temporels audio- visuels (enregistrements audio et filmiques) Amélioration de lergonomie de linterface dutilisation (ex : facilité de codage des vidéos) Travail sur les outils dalignement des données entre elles (ex : transcription avec vidéo) 1991 (v 1.0) 2012 (V 7.0)

24 STRUCTURE DE BASE

25 A TLAS. TI : PROCESSUS DE TRAVAIL

26 C ODAGE DES DONNÉES Codage de Texte Codage dimage Codage de vidéos (ou enr. audio)

27 O UTILS D ANALYSE Word Cruncher : occurrence de mots dans des textes Query tool : recherche de de segments avec opérateurs logiques (ex : toutes les « quotations » où codes A et B présents) Co-occurrence tool : génération de tableaux croisés dynamiques entre types de codes

28 O UTILS DE REPRÉSENTATION EN RÉSEAUX Exemple 2 : types de liens entre différents segments Exemple 1 : vue en réseau des liens entre codes et familles de codes

29 Pas de possibilités de représentations graphiques de type temporel Pilotage dun seul flux vidéo (par comparaison, Transana peut en piloter jusquà 4) Traitement statistique renvoyé à des logiciels externes (SPSS, …) L IMITATIONS

30 D IFFUSION VERS DES MILIEUX ASSOCIÉS DIVERS Kronos Actogram présuppose la construction préalable dun système de catégories puis un codage systématique et direct des vidéos Évènements ponctuels / durables Analyses et représentations statistiques et temporelles Atlas.ti / Transana : logiciels très ouverts et souples en raison dune épistémologie située (grande place aux données dans la construction des catégories danalyse) : Transana : Recherches principalement basées sur la vidéo, avec possibilité de multiscope Analyses micros de segments vidéos par comparaison / rapprochement / généralisation (catégories dévènements et de comportements) Représentations graphiques temporelles Atlas.ti : Démarches ethnographiques sappuyant sur des données très différentes Analyses de segments par une étude des types de relations logiques et/ou sémantiques Représentations graphiques de type relationnel


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