| Résumés |
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Il ne fait aucun doute que notre société produit de plus en plus de données qui doivent être synthétisées et analysées. Leur traitement statistique est de plus en plus présent et l’usage de la statistique, déjà largement répandue, ne fait que s’accroître. Il paraît donc indispensable d’enseigner au grand nombre les rudiments de la statistique. Or, dans les cursus universitaires de sciences humaines et sociales (SHS), son enseignement est confronté à la difficulté de transmettre une discipline dont les étudiants sont peu familiarisés. De plus, la statistique s’adresse à un public hétérogène qui ne perçoit mal son degré d’intérêt et/ou son niveau d’utilité. Ces freins observés ont donné lieu à de nombreuses recherches permettant de dresser une typologie des obstacles les plus cités. Il s’agit couramment de difficultés de perception, de compréhension, d’application, d’appréciation, d’interprétation et de manipulation numérique.Notre thèse étudie quelques conditions qui semblent favorables à la réussite des étudiants dans leur apprentissage de la statistique et de ses applications. De nos lectures nous avons extrait les trois leviers les plus fréquemment cités : l’activité de l’apprenant, la collaboration en petits groupes et l’utilisation du numérique. Nous faisons nôtre l’essentiel des conclusions et des préconisations de ces modèles. Dans cette perspective, nous avons observé une situation de formation simultanément active, collaborative et médiée par un logiciel de traitement de données afin de réunir des conditions propices à la réussite des étudiants.Cependant, même dans une situation favorable où les étudiants suivent une formation dans un cadre institutionnel analogue, selon un contexte didactique et pédagogique identique, certains étudiants réussissent mieux que d’autres. C’est pourquoi, à eux seuls, le cadre institutionnel et le contexte ne peuvent expliquer ces dissemblances.Ce constat nous a engagée dans la recherche de caractéristiques préexistantes inhérentes aux étudiants qui pourraient contribuer à leur réussite. Notre présupposé théorique repose sur un modèle compréhensif qui concilie plusieurs facteurs que nous considérons comme déterminants dans le contexte étudié. Aussi distinguons-nous trois axes fondamentaux ; ceux liés à l’histoire des étudiants, à leur formation antérieure et culturelle que nous nommons biographiques, ceux correspondant à l’affectivité, à l’émotion et à la compétence perçue nommés psychologiques et ceux qui s’attachent aux connaissances déclaratives et aux compétences pré-acquises traduisant des fonctions cognitives dénommés cognitifs. Une meilleure connaissance de ces facteurs et de leur organisation pourrait enrichir la réflexion et les pratiques didactiques et pédagogiques dans une perspective d’amélioration constante des processus d’enseignement et d’apprentissage de la statistique. |
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There is no doubt that society produces ever more data which must be correlated and analysed. Statistical processing is increasingly prevalent and the use of this science continues to grow. It, therefore, seems essential to teach the largest number of people its elements. However, in the university curricula of Humanities and Social Sciences, this teaching is confronted with the difficulty of transmitting a discipline to which students are not accustomed. Moreover, statistics are addressed to a diverse public who do not always appreciate their relevance or application. These problems have resulted in extensive research to develop a classification of the difficulties most often cited. We often found problems associated with perception, comprehension, application, appraisal, interpretation andcomputer skills.Our thesis examines the conditions favourable to students' success. From our studies we have identified the three advantageous practices most often cited : practical experience for the student, collaboration in small groups and the use of digital technology. We have reached our viewpoint largely from the conclusions and recommendations of these models. From this perspective, we observed a training situation which was both active and collaborative, mediated by a data programme bringing together the conditions necessary for student success.However, even in a favourable situation where students are trained in a similar institutional framework, in the same pedagogical climate, some students are more successful than others. Therefore, the institutional framework and context alone cannot explain these dissimilarities.This observation has led us to search for some inherent characteristics of students which might influence their success. Our theory is based on a comprehensive model that comprises several factors that we consider crucial in the context studied. From this model we have identified three fundamental issues : those related to the history of the student named « biographical factors », those corresponding to the emotions and perceived difficulties called « psychological factors », and those concerning verbal and cognitive skills named « cognitive factors ». A better understanding of these factors and their organization could enrich the theory and practical application of both the teaching and study of statistics with a view to constant amelioration of the process. |
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