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Vancouver, SCÉÉ 1. Raîche et collab. (2008) L’utilisation des simulations informatisées pour la recherche en éducation Gilles Raîche, UQAM Komi Sodoké, UQAM Jean-Guy Blais, Université de Montréal Martin Riopel, UQAM David Magis, Katholieke Universiteit Leuven Société canadienne d’études en éducation Vancouver, 30 mai 2008

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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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• Introduction

• Concept de simulation

• Quelques approches classiques

• Trois exemples

• Références et contacts

PLAN DE LA PRÉSENTATION

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• 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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• 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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• 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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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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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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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

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i

iii

x

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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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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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• 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