intra 2 Flashcards
Q : Comment doit être construite une entrevue en lien avec un schéma conceptuel
Avec une question générale pour chaque dimension et des sous-questions pour chaque indicateur. Utiliser des questions ouvertes telles que « Qu’est-ce que », « Pourquoi », « Comment », « Que penses-tu », etc
Q : Quels types de questions sont préférés dans les entrevues ?
o R : Des questions ouvertes, sans utiliser « Est-ce que », et terminées par des questions fermées si nécessaire.
o Q : Quelle est la différence entre l’observation libre et l’observation systématique ?
o R : L’observation libre utilise un cahier de bord (notes de terrain, méthodologiques et d’analyse) tandis que l’observation systématique utilise une grille d’observation.
o Q : À quoi sert le prétest ?
o R : À vérifier la qualité de l’outil, à s’assurer de sa compréhension et à ajuster l’outil si nécessaire.
Q : Pourquoi faire un prétest pour une entrevue ?
R : Pour estimer le temps, maîtriser le schéma, valider l’aspect technique et assurer la qualité.
o Q : Comment s’effectue le prétest pour l’analyse de trace ?
Sur une partie du corpus ou des documents similaires, impliquant un codeur externe pour évaluer la grille
Q : Quelles sont les étapes du processus d’entrevue ?
Discussion d’accueil, présentation de la feuille de consentement, corps de l’entrevue, clôture.
Quelles sont les étapes du processus d’observation ?
Choix du terrain, phase d’adaptation, début de l’observation.
Pourquoi transférer les données dans un logiciel ?
Pour les analyser de manière structurée.
Quelles étapes suivre pour vérifier la qualité des données ?
Vérifier la lisibilité et justifier l’élimination de données dans le rapport de recherche.
Qu’est-ce que le verbatim et comment le produire ?
Transcrire des données audio en données écrites, en préservant l’anonymat, en indiquant qui parle, en notant les pauses et les comportements non verbaux.
Comment les données doivent-elles être présentées dans la matrice de données ?
De manière chronologique.
Quel est l’objectif du traitement des données ?
Faire ressortir les éléments significatifs et synthétiser les données en établissant des relations.
Quelles techniques peut-on utiliser pour traiter les données ?
Examen de la matrice de données, regroupement par thème, recherche de métaphores, recherche de mots récurrents, expressions propres au groupe, synthèse sous forme de tableaux/figures.
Quelle est la différence entre l’analyse des données et l’interprétation des résultats ?
L’analyse consiste à réfléchir au sens des résultats obtenus, tandis que l’interprétation vise à expliquer ces résultats en lien avec la problématique.
Quelle est la structure d’un texte d’analyse ?
1) Retour sur l’objectif/hypothèse,
2) Explications basées sur les résultats,
3) Comparaison avec d’autres recherches,
4) Conséquences pratiques, 5) Examen critique de la méthodologie.
Quelles questions se poser lors de l’analyse des données ?
L’objectif/hypothèse est-elle vérifiée ? Quels extraits l’appuient ? Résultats similaires/différents à d’autres recherches ? Comment l’expliquer ?
Quelles questions se poser pour l’interprétation des résultats ?
Quelles conséquences pratiques vos conclusions pourraient-elles avoir ? Quels problèmes avez-vous rencontrés ? Quelles solutions avez-vous appliquées ?
Qu’inclut la définition du problème dans un rapport de recherche ?
Le sujet de recherche et le grand concept auquel il se rattache.
Pourquoi doit-on expliquer l’importance du problème dans un rapport ?
Pour montrer l’importance sociale de l’étude.
Qu’est-ce que l’état de la question dans un rapport de recherche ?
Un résumé du traitement des sujets dans les recherches récentes.
Que doit inclure la partie sur l’objectif ou l’hypothèse ?
La description de ce que la recherche cherche à prouver ou explorer.
Pourquoi inclure l’analyse conceptuelle dans la méthodologie ?
Pour clarifier les concepts étudiés et leurs dimensions.
Que doit-on justifier dans la section sur la méthode de recherche ?
Pourquoi la méthode choisie est appropriée pour l’étude.
Que doit-on mentionner à propos de la population étudiée ?
Ses caractéristiques et sa taille.
Pourquoi détailler la technique d’échantillonnage et l’échantillon ?
Pour expliquer comment l’échantillon a été sélectionné et pourquoi cette méthode est adéquate.
Que doit contenir la section sur le traitement des données ?
Un résumé des techniques utilisées pour analyser les données collectées.
Pourquoi inclure les caractéristiques sociodémographiques de l’échantillon ?
Pour contextualiser les résultats en fonction de la population étudiée.
Comment les résultats doivent-ils être présentés ?
De manière claire et structurée, en lien avec les objectifs de recherche.
Quelle est la différence entre analyse et interprétation ?
L’analyse consiste à détailler les résultats, tandis que l’interprétation vise à expliquer ces résultats par rapport à la problématique.
Que doit contenir le résumé des idées principales dans la conclusion ?
Un récapitulatif des points majeurs abordés dans l’étude.
Pourquoi proposer de nouvelles pistes de recherche ?
Pour suggérer des directions futures basées sur les conclusions de l’étude.
