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| PEDA0062-1 | Mesure des apprentissages scolaires
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| Durée : | 30h Th, 30h Pr |
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| Nombre de crédits : |
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| Nom du professeur : | Christian Monseur |
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Langue(s) du cours :
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| Langue française |
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Contenus du cours :
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| Ce cours examine principalement la méthodologie des études à large échelle destinées à mesurer la performance des élèves. Deux méthodes statistiques seront étudiées : les modèles de réponses à l'item et en particulier le modèle de Rasch et les analyses de régression multi-niveaux. |
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Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) du cours :
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| Les étudiants devront être capables :
1. D'analyser des données cognitives ou contextuelles selon les modèles de réponse à l'item, y compris (i) la calibration des items, (ii) le calcul des scores classiques (MLE, WLE), la génération de valeurs plausibles avec variables de conditionnement, (iii) des analyses de Differential Item Functioning et (iv) les procédures d'ancrage pour le calcul d'indicateurs de tendance. Ces analyses se réaliseront avec le logiciel Conquest.
2. De conduire des analyses selon des modèles de régression multi-niveaux avec effets fixes et effets aléatoires . La version étudiante du logiciel HLM sera mise à la disposition des élèves.
3. De s'initier à la littérature scientifique qui recourt aux modèles de régression multi-niveaux. A cette fin, un dossier de lecture d'articles issus des sciences psychologiques et des sciences de l'éducation sera transmis aux étudiants. |
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Prérequis et corequis / Modules de cours optionnels recommandés :
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| L'analyse de régression linéaire |
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Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
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| Le cours alternera théorie et exercices pratiques sur Conquest et HLM. |
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Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
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| Séminaire, travaux de groupes, travaux individuels et exposés |
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Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
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| Snijders, T. & Bosker, R. (1999). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling. Sage publications |
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Modalités d'évaluation et critères :
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| Les étudiants devront rédiger un rapport d'une vingtaine de pages sur les analyses réalisées soit avec Conquest, soit avec HLM sur leurs propres données sélectionnées, soit au départ des bases de données PISA ou IEA TIMSS ou PIRLS. Ils devront à cette fin préciser une question de recherche. |
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Stage(s) :
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| Aucun |
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Remarques organisationnelles :
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| Aucune |
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Contacts :
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| Christian Monseur
++ 32 4 366 20 95
cmonseur@ulg.ac.be |
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