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Vancouver, SCÉÉ 1.Raîche et collab. (2008)
L’utilisation des simulations informatisées pour la recherche en éducation
Gilles Raîche, UQAMKomi Sodoké, UQAM
Jean-Guy Blais, Université de MontréalMartin Riopel, UQAM
David Magis, Katholieke Universiteit Leuven
Société canadienne d’études en éducationVancouver, 30 mai 2008
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Vancouver, SCÉÉ 2.Raîche et collab. (2008)
• Introduction
• Concept de simulation
• Quelques approches classiques
• Trois exemples
• Références et contacts
PLAN DE LA PRÉSENTATION
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Vancouver, SCÉÉ 3.Raîche et collab. (2008)
• Présentation des chercheurs– Gilles Raîche, UQAM– Komi Sodoké , UQAM– Jean-Guy Blais, Université de Montréal– Martin Riopel , UQAM– David Magis, Katholieke Universiteit Leuven
• Présentation du CAMRI• Présentation des travaux du CAMRI
– Détection des patrons de réponses inappropriés– Tests adaptatifs par ordinateurs– Génération automatisée d’items– Etc.
INTRODUCTION
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Vancouver, SCÉÉ 4.Raîche et collab. (2008)
• Reproduction simplifiée d’un phénomène – Modélisation d’une situation – Dans laquelle on peut manipuler des
paramètres – Sans avoir à se méfier de l’intervention
potentielle de variables parasites
• Réduction de la réalité – Les interprétations qui en découlent doivent
être utilisées avec prudence
CONCEPT DE SIMULATION
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Vancouver, SCÉÉ 5.Raîche et collab. (2008)
• Simulations non stochastiques – Manipulation des variables propres à un modèle
préalablement spécifié– Observation du résultat de cette manipulation
• Simulations stochastiques – distribution de probabilité connue (Monte Carliste )– distribution de probabilité distribution de probabilité
connue (empirique) – Techniques de réduction de la variance des
estimateurs
QUELQUES APPROCHES CLASSIQUES
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Vancouver, SCÉÉ 6.Raîche et collab. (2008)
Exemple de fenêtre des paramètres (gauche), de graphiques produits et de mesures obtenues (droite) (adapté de Riopel, Raîche, Fournier et Nonnon, 2007)
1) SIMULATION NON STOCHASTIQUE
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Vancouver, SCÉÉ 7.Raîche et collab. (2008)
Estimateur du niveau d’habileté dans un test adaptatif selon le nombre de questions administrées et quatre valeurs du niveau d’habileté (adapté de Raîche, 2004)
2) SIMULATION TOTALEMENT STOCHASTIQUE
)(1
1),|1(
ibii ebxP
0sinon
,1 ),,|1()1,0( Si
i
iii
x
xbxPUNIF
Les paramètres d’items sont aussi tributaires des valeurs simulées de la réponse à l’item
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Vancouver, SCÉÉ 8.Raîche et collab. (2008)
Taux de détection des patrons de réponses aberrants lorsque 10 % des questions sont affectées en fonction du niveau de classement réel et de la stratégie adoptée (adapté de Raîche, 2004)
3) SIMULATION PARTIELLEMENT STOCHASTIQUE
)(1
1),|1(
ibii ebxP
0sinon
,1 ),,|1()1,0( Si
i
iii
x
xbxPUNIF
Les paramètres d’items sont ici ceux du TCALS II et ne sont donc pas simulés. Les réponses inversées ne sont pas stochastiques
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Vancouver, SCÉÉ 9.Raîche et collab. (2008)
Fang, K.-T., Li, R., & Sudjianto, A. (2006). Design and modeling for computer experiments. Boca Raton, FL: Chapman.
Laurencelle, L. (2001). Hasard, nombres aléatoires et méthode Monte Carlo. Ste-Foy, QC: Presses de l’Université du Québec.
Raîche, G. (2004). Le testing adaptatif. Dans R. Bertrand et J.-G. Blais (Dirs) : Modèles de mesure. L’apport de la théorie des réponses aux items. Ste-Foy, QC : Presses de l’Université du Québec.
Raîche, G. et Blais, J.-G. (2003). Efficacité du dépistage des étudiants et des étudiants qui cherchent à obtenir un résultat faible au test de classement en anglais, langue seconde, au collégial. Dans J.-G. Blais et G. Raîche (dir.) : Regards sur la modélisation de la mesure en en éducation et en sciences sociales. Ste-Foy, QC : Presses de l’Université Laval.
Riopel, M., Raîche, G., Fournier, F. et Nonnon, P. (2007). Une approche intégrée de la modélisation scientifique assistée par ordinateur. Aster, 43, 57-99.
RÉFÉRENCES
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Vancouver, SCÉÉ 10.Raîche et collab. (2008)
• Gilles Raîche– http://camri.uqam.ca/camri/centre/index.htm
• Komi Sodoké– [email protected]
• Jean-Guy Blais– http://www.griemetic.ca/Accueil.aspx
• Martin Riopel– [email protected]
• David Magis– [email protected]
CONTACTS