• Course title: Réunion d'information de la rentrée académique – 1ères années
• Number of ECTS: 0
• Course code: MAPEA-68
• Module(s): Réunion d'information de la rentrée académique – S1
• Language: FR
• Mandatory: No

• Course title: Social skills and emotion
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-2
• Module(s): Contents
• Language: EN
• Mandatory: Yes

• Course title: Cognition
• Number of ECTS: 4
• Course code: MAPEA-1
• Module(s): Contents
• Language:
• Mandatory: Yes

Le cours donne une introduction à des concepts majeurs de la cognition, comme l’intelligence et la mémoire de travail. Différentes méthodes d’investigations (p.ex. études comportementales, études de neuro-imagerie) ainsi que différentes approches théoriques (p.ex. approche structurale, approche fonctionnaliste,  approche neuropsychologique) sont décrites et discutées.  Les contenus du cours sont transmis à l’aide de présentations de type cours magistral, de discussions d’articles scientifiques et d’un travail à domicile.

Selected Bibliography

Sternberg, R. J. (2014). Advances in the psychology of human intelligence. Psychology Press.

Les étudiants seront capables de décrire, comprendre et analyser les approches scientifiques récentes de la cognition. Ils auront une vue globale et critique concernant l’étude de certaines fonctions cognitives majeurs tels que l’intelligence.

Examen écrit et travail

• Course title: Classical Test Theory
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-4
• Module(s): Measurement Models
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Le cours vise l’enseignement théorique de la théorie classique des tests. Les concepts de fidélité, sensibilité et validité sont présentés et étudiés en fonction de leur impact sur les qualités des mesures réalisées à l’aide de tests psychologiques.Des exercices seront effectués en groupes. L’analyse statistique des items sera étudiée et l’apprentissage raisonné du choix des items sera abordé au travers de différents exemples empiriques de prises de mesures.Le cours comporte 4 chapitres :1) La discrimination des tests2) La fidélité des tests3) la validité des tests4) L’analyse classique d’itemsSelected Bibliography

Laveault, D., Grégoire, J. (2008). Introduction aux théories des tests en psychologie et en sciences de l’éducation (2e édition). Bruxelles: De Boeck

Calculer la fidélité, sensibilité et validité d’un test.Analyser les items d’un test psychologique et choisir les plus pertinents pour la mesure à réaliser.Evaluer les qualités métrologiques d’une mesure.Plus précisément, l’étudiant sera capable :1) De comprendre et d’appliquer les principes de la théorie classique des tests dans des situations concrètes ;2)De comprendre et d’établir les notions de validité et de fidélité d’un test ;3) De calculer manuellement les indices de fidélité et de validité d’un test ;4) D’effectuer une analyse d’items au moyen d’un logiciel ad hoc et d’interpréter les résultats ;5)D’établir les liens et les distinctions entre la théorie classique des tests et les modèles de réponse à l’item.6) D’étalonner et de sélectionner les items pour maximiser les qualités psychométriques d’un test.

examen écrit (devoir à rendre)

• Course title: IRT Models I
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-3
• Module(s): Measurement Models
• Language:
• Mandatory: Yes

Le cours vise l’enseignement de la théorie de réponse à l’item (IRT) et des différents modèles de celle-ci. Les modèles de Rasch, de Birnbaum et à 3 paramètres (modèles à réponse dichotomique) y sont principalement développés.Le cours comporte 8 chapitres.1) Introduction: de la théorie classique des tests aux Modèles de Réponse à l’Item ;2) Principe, concepts et modèles ;3) Conditions d’application ;4) Estimation des paramètres ;5) Ajustement ;6) Procédure de liaison des estimations ;7) Fonction d’information d’un item et d’un test ;8) Applications: Banque d’items, Fonctionnement Différentiel des Items et Testing adaptatif.Selected Bibliography

Hambelton R.K., Swaminathan H. & Rogers H.J. (1991). Fundamentals of item response theory. Newbury Park CA : Sage publications.

Comprendre les principes sous-jacents au fonctionnement des Modèles de Réponse à l’Item (modèles logistiques à 1, 2 et 3 paramètres, modèle à crédits partiels, modèles multidimensionnels).

Utiliser diverses méthodes (maximum de vraisemblance conjointe, maximum de vraisemblance marginale, …) pour calculer les paramètres des sujets et des items.

Calculer les statistiques d’ajustement. Appliquer les Modèles de réponse à l’Item à diverses applications pratiques (banques d’items, testing adaptatif, fonctionnement différentiel des Items, échelles d’attitudes, …).

Examen écrit

• Course title: Questionnaires
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-60
• Module(s): Measurement Tools
• Language:
• Mandatory: Yes

L’objectif principal du cours est de construire une échelle d’attitude et à en évaluer les qualités psychométriques. 

Les objectifs spécifiques sont:

De se familiariser avec la multiplicité des mesures du concept d’attitude.

D’être capable de comprendre le rôle des attitudes dans uen théorie de prédiction des comportements.

D’apprendre les étapes de construction d’un questionnaire d’attitude.

D’évaluer la fidélité et la validité de ce questinnaire. 

D’écrire un rapport de recherche sur les qualités psychométriques de ce questionnaire.

Selected biography

Eagly, A.H., & Chaiken, S. (1993). The psychology of attitudes. Orlando, FL: Harcourt Brace Jovanovich.

Construction d’une échelle d’attitude de type Likert : définition opérationnelle (20%) ; saisie et traitement des données avec les logiciels SPSS et EIRT (10%); description des résultats de la fidélité de l’échelle d’attitude (40%); description des résultats de la validité de l’échelle d’attitude; conclusion (50%).

Le cours vise à familiariser les étudiants avec la multiplicité des définitions du concept d’attitude, les fonctions de l’attitude et ses composantes de même que les théories de prédiction des comportements basées sur les attitudes. Le cours initie l’étudiant(e) à la mesure des attitudes : comparaison de méthodes, techniques et modèles de mesure.

Travaux en classe et à la maison

• Course title: Test
• Number of ECTS: 4
• Course code: MAPEA-13
• Module(s): Measurement Tools
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Le cours « Test » se compose de séances théoriques et de séances pratiques de travail en groupe. Les séances théoriques portent sur les instruments de mesure en Psychologie (i.e., les tests) et sur les différentes phases de la démarche d’élaboration de ces instruments (opérationnalisation du construit et conception des items ; évaluation et sélection des items ; évaluation des qualités métrologiques ; mise au point de l’étalonnage). Elles concernent plus particulièrement la démarche – essentielle – de validation, qui permet de s’assurer de la pertinence et de l’utilité d’un test en fonction des objectifs du testing. Différents tests « classiques » sont également présentés, depuis les éléments théoriques ayant présidé à leur élaboration jusqu’aux aspects pratiques de passation, de cotation et d’interprétation des performances des sujets. Suivant ces premières séances théoriques, plusieurs séances plus pratiques sont proposées. Au cours de celles-ci et à partir des connaissances acquises relatives à la démarche d’élaboration des tests et d’un modèle théorique, les étudiants ont pour objectif, en groupe, d’élaborer des épreuves évaluant un ou plusieurs domaines de la cognition – et/ou de la personnalité. Ces épreuves sont ensuite mises en commun et proposées à un échantillon de sujets par chacun des étudiants. Dans un dernier temps, des analyses factorielles sont effectuées à partir des résultats des sujets de l’échantillon aux épreuves, afin de juger de l’adéquation des épreuves aux éléments théoriques, et ainsi de leur validité.

Selected Bibliography

Anastasi, A. (1994). Introduction à la psychométrie. Montréal : Guérin.

Bernier, J. J., & Pietrulewicz, B. (1997). La psychométrie : Traité de mesure appliquée. Montréal : Gaëtan Morin.

Capel, R., & Rossé, R. (2006). Pour une psychométrie spécifique des attitudes. Pratiques psychologiques, 12, 85-96.

Dickès, P., Tournois, J., Flieller, A., & Kop, J.-L. (1994). La psychométrie. Paris : PUF.

Messick, S. (1989). Meaning and values in test validation : The science and ethics of assessment. Educational Researcher, 18 (2), 5-11.

Messick, S. (1994). The interplay of evidence and consequences in the validation of performance assessments. Educational Researcher, 23, 13-23.

Messick, S. (1995). Validity of psychological assessment. Validation of inferences from persons’ responses and performances as scientific inquiry into score meaning. American Psychologist, 50 (9), 741-749.

Miyake, A., Friedman, N. P., Emerson, M. J., Witzki, A. H., Howerter, A., & Wager, T. D. (2000). The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex “frontal lobe” tasks : A latent variable analysis. Cognitive Psychology, 41, 49-100.

Sireci, S. G. (2007). On validity theory and test validation. Educational Researcher, 36 (8), 477-481.

Suivant ces différentes séances, les étudiants doivent avoir acquis des connaissances sur les tests, sur la démarche d’élaboration de ces instruments, sur leurs principales qualités métrologiques et sur le processus essentiel de validation. Dans un second temps, l’élaboration par les étudiants d’épreuves permet une application et une mise en perspective de leurs connaissances. Elle fait appel à leur créativité, dans le respect néanmoins de différentes contraintes théoriques. Enfin, la passation des épreuves par les étudiants les amène à se confronter aux aspects pratiques.

Le cours « Test » se compose de séances théoriques et de séances pratiques de travail en groupe. Les séances théoriques portent sur les instruments de mesure en Psychologie (i.e., les tests) et sur les différentes phases de la démarche d’élaboration de ces instruments (opérationnalisation du construit et conception des items ; évaluation et sélection des items ; évaluation des qualités métrologiques ; mise au point de l’étalonnage). Elles concernent plus particulièrement la démarche – essentielle – de validation, qui permet de s’assurer de la pertinence et de l’utilité d’un test en fonction des objectifs du testing. Différents tests « classiques » sont également présentés, depuis les éléments théoriques ayant présidé à leur élaboration jusqu’aux aspects pratiques de passation, de cotation et d’interprétation des performances des sujets. Suivant ces premières séances théoriques, plusieurs séances plus pratiques sont proposées. Au cours de celles-ci et à partir des connaissances acquises relatives à la démarche d’élaboration des tests et d’un modèle théorique, les étudiants ont pour objectif, en groupe, d’élaborer des épreuves évaluant un ou plusieurs domaines de la cognition – et/ou de la personnalité. Ces épreuves sont ensuite mises en commun et proposées à un échantillon de sujets par chacun des étudiants. Dans un dernier temps, des analyses factorielles effectuées à partir des résultats des sujets de l’échantillon aux épreuves, afin de juger de l’adéquation des épreuves aux éléments théoriques, et ainsi de leur validité.

travail écrit

• Course title: Introduction to R.
• Number of ECTS: 0
• Course code: MAPEA-85
• Module(s): Statistical Tools
• Language:
• Mandatory: Yes

Course Description Data science is about transforming raw data into understanding. It involves activities such as preprocessing and documenting data, computing summary statistics, plotting meaningful relationships and writing reports.  This course is designed to help you get started in data science using R, RStudio and the Tidyverse–a set of powerful and popular tools commonly used by scientists and the industry. Our goal is to give you the foundation that will allow you to further progress autonomously in the future.  This course is very hands-on: in addition to lectures, students will have access to high-quality online videos and interactive exercises. We will also set up activities to put your newly acquired knowledge into practice with concrete and relevant use cases. By the end of this course, students should be able to write simple R programs, be familiar with the main steps of a typical data science workflow and be able to find help when encountering new data science related problems. Particularly, the student will be acquainted with community-standard tools for visualization, data tidying and transformation, modeling and reporting.  

Duration/Workload

This workshop will be in English and last a total of 10 UE distributed as follows:

 

19-May 13:15 – 17:30 (5 UE)

20-May 08:00 – 12:15 (5 UE)

• Course title: Remise à niveau statistiques
• Number of ECTS: 0
• Course code: MAPEA-70
• Module(s): Statistical Tools
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Le cours a pour objectif de revoir les notions élémentaires de statistiques descriptives et inférentielles. Le cours se base sur des problématiques concrètes rencontrées en psychologie ou en sciences de l’éducation

Méthodologie générale d’une étude statistique et concepts de base

Statistique descriptive à une dimension : tableaux et représentations graphiques, calcul des paramètres, transformations et réduction des données

Statistique descriptive à deux dimensions : tableaux et représentations graphiques, calcul des paramètres.

Concepts de base des probabilités.

Distributions théoriques : distribution normale, x2, t de Student et F de Fisher-Snedecor.

Principes de l’inférence statistique.

Tests d’hypothèse.

Régression linéair

Anova

Selected Bibliography

Howell, D. C. (1998). Méthodes statistiques en sciences humaines. Bruxelles : De Boeck.

Familiariser les étudiants aux techniques statistiques et psychométriques fréquemment utilisées dans le cadre des recherches en psychologie et en sciences de l’éducation ;

Développer chez les étudiants une approche critique envers les méthodes statistiques utilisées dans la littérature de recherche par une compréhension profonde des mécanismes mis en jeu ;

Intégrer les techniques statistiques et informatiques en vue de la réalisation d’un mémoire mais aussi d’études quantitatives que les étudiants pourront être amenés à entreprendre dans le cadre de leur futur métier.

• Course title: SPSS
• Number of ECTS: 4
• Course code: MAPEA-46
• Module(s): Statistical Tools
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Le cours vise à permettre aux étudiants une utilisation indépendante d’un des logiciels statistiques les plus utilisés (SPSS: Statistical Program for Social Sciences). Après un enseignement sous forme de travaux dirigés, les étudiants réaliseront, par eux-mêmes, un ensemble d’exercices pratiques aidés et corrigés par l’enseignant.

Selected Bibliography

Kinnear, P., Gray, C. & Huet, N. (2004). SPSS facile appliqué à la psychologie et aux sciences sociales. Bruxelles: De Boeck

Construction et transformation de fichiers d’analyses statistiques complexes. Analyses descriptives et inférentielles de données complexes. Analyses multivariées sur des données psychologiques. Interprétation des résultats d’analyses.

examen écrit

• Course title: Évaluation individuelle en situation de travail
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-74
• Module(s): Applied Testing
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Connaître les variables permettant d’évaluer le rapport au travail des personnes ;

Connaître les variables permettant d’évaluer le rapport à l’organisation des personnes ;

Savoir repérer / évaluer les effets des situations de travail en termes de (non)santé ;

Connaître les outils d’évaluation (questionnaire, échelles, tests notamment).

Savoir et être capable de :

Repérer les principales dimensions individuelles évaluées en situation de travail ;

Choisir entre les principaux outils associés à ces évaluations ;

Identifier les enjeux individuels et organisationnels liés à ces évaluations.

Examen écrit au semestre d’été.

Références bibliographiques 

Anguera M. T. (2003). Observational methods (General), Encyclopedia of Psychological

Assessment Vol. 2 ed. Fernández Ballesteros R., editor. (London: Sage) 632–637.

Burman, E. & Whelan, P. (2011). Problems in / of qualitative research. In P. Banister, G.

Dunn, E. Burman, et al.(Eds.) Qualitative methods in psychology: A research guide. 2nd edition.

Maidenhead: Open University Press/ McGraw Hill.

• Course title: Compétences professionnelles
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-83
• Module(s): Applied Testing
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Define and use the terms of competence, skill and aptitude,

Choosing the appropriate method to assess professional competences

Conduct a job analysis in order to list the aptitudes request for the job

Conceive and build a recruitment device based on a job analysis

Analyze and express an opinion on the validity of an existing recruitment device

Le cours porte sur la notion de compétence et plus spécifiquement sur les compétences professionnelles. Il comporte des présentations théoriques, des exercices pratiques et des études de cas.Il permet de faire le point sur l’état des connaissances scientifiques sur le sujet et vise également l’appropriation de méthodes de construction de référentiels de compétences utiles pour des pratiques de recrutement et de mobilité professionnelle.Ce cours est articulé à celui du semestre 2 intitulé « Evaluation des compétences professionnelles »

Chaque étudiant.e est amené.e à l’issu du cours à réaliser un travail d’analyse de poste, à élaborer le référentiel de compétences de ce poste et à concevoir un dispositif de recrutement sur mesure.Ce travail est présenté par l’étudiant.e lors d’un exposé oral et dans un dossier écrit.La note de l’exposé oral compte pour le cours du semestre 1.La note du dossier écrit compte pour le cours du semestre 2.

Bibliographie 

Breaugh, J. A. (2017). The contribution of job analysis to recruitment. In H. W. Goldstein, E. D. Pulakos, J. Passmore, & C. Semedo (Eds.), The Wiley Blackwell handbook of the psychology of recruitment, selection and employee retention (p. 12–28). Wiley Blackwell.

Dierendonck, R., Loarer, E., & Rey, A., (Eds.) (2014). L’évaluation des compétences en milieu scolaire et en milieu professionnel. De Boeck

Elliot, A. J., Dweck, C. S., & Yeager, D. S. (Eds.). (2017). Handbook of competence and motivation: Theory and application (2nd ed.). The Guilford Press

Le Deist, F. D., & Winterton, J. (2005). What is Competence? Human Resource Development International, 8(1), 27-46.

Loarer, E. (2004). Le développement des compétences chez l’adulte : modèle descendant et modèle ascendant. In V. Hajjar (Ed.), Modèles et méthodologies d’analyse des compétences. Toulouse : Maison des Sciences de l’Homme

Morgeson, F. P., Brannick, M. T., & Levine, E. L. (2019). Job and work analysis: Methods, research, and applications for human resource management. SAGE.

Robertson, I., Bartram, D., & Callinan, M. (2002). Personnel Selection and Assessment. In P. Warr (Ed.), Psychology at work (p. 100–152). Penguin Press.

 

• Course title: Competence assessment in professional domains
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-50
• Module(s): Contents
• Language: EN
• Mandatory: Yes

Session 1 – School MonitoringSession 2 – Language AssessmentSession 3 – Burnout AssessmentSession 4 – Assessment of Digital SkillsSession 5 – Specific Learning DisordersSession 6 – Assessment of Motivation and related Soft-SkillsSessions 7-9 – Assessment & Assessment Centers

• Course title: Personality and Clinical Testing
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-6
• Module(s): Contents
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Les étudiants, au terme du cours, devront maîtriser les concepts centraux de la personnalité et des troubles de la personnalité en évaluation psychologique, et seront capables de réaliser une évaluation de la personnalité normale et des troubles de la personnalité à l’aide d’instruments standardisés.

Le cours repose sur la présentation des modèles contemporains de la personnalité (Big Five, Zuckerman et Cloninger), sur la distinction entre personnalité normale et pathologique, ainsi que sur l’évaluation de la personnalité et des troubles de la personnalité (NEOPI-R, TCI-R, IPDE).   Selected Bibliography Michel Hansenne (2013). Psychologie de la personnalité. Bruxelles, De Boeck.

Rapport portant sur l’évaluation de deux personnes à l’aide du TCI et du NEOPI

BibliographieMichel Hansenne (2013). Psychologie de la personnalité. Bruxelles, De Boeck.

• Course title: Models for Behavioural Data Analysis
• Number of ECTS: 2
• Course code: MAPEA-19
• Module(s): Measurement Models
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Le cours porte sur la notion de comportement d’un point de vue épistémologique, théorique, méthodologique et applicatif. Ses objectifs visent à :

comprendre ce que signifie le comportement dans une perspective de prévention, diagnostic, remédiation, quand la parole ne suffit pas, ne suffit plus, n’est pas utile,

justifier le besoin de le modéliser entre formalisation et simulation pour en cerner la complexité et sa portée dynamique dans différentes situations et environnements,préciser ce qu’il faut entendre par modéliser, à savoir non pas réduire un ensemble, mais dégager sa structure, identifier ses règles de fonctionnement, décrire et anticiper sa trajectoire dynamique.

Selected Bibliography

Archer, J. (1992). Ethology and human development. New-York: Harvester Wheatsheaf

Argyle, M. (1982). La communication par le regard. La Recherche, 132, 490-497.

Beaugrand, J. P. (1984). L’observation directe. In Robert, M., Beaugrand, J. P., Bélanger, D., Charbonneau, C., Fortin, A.,

Sabourin, M. (Eds.), Fondements et étapes de la recherche scientifique en psychologie, (pp. 167-217). Sainte Hyacinthe (Québec) : Edisem.

Zwang, G. (2000). Les comportements humains. Ethologie humaine. Paris : Masson.

Bowlby, J. (1978). Attachement et perte. Paris : Presses Universitaires de France.

Brossard, A. (1992). La psychologie du regard. Paris : Delachaux et Niestlé.

Campan, R., & Scapini, F. (2002). Approche systémique du comportement. Paris : De Boeck Université.

Corraze, J. (1996). Les communications non verbales. Paris : Presses Universitaires de France.

Cosnier, J., & Brossard, A. (1984). La communication non verbale. Neuchâtel : Delachaux et Niestlé.

Eib-Eibesfledt, I. (1989). Human ethology. New York : Aldine de Gruyter.

Eckman, P., & Friesen, W. V. (1982). Manual for the facial action code. Palo Alto : Consulting psychologists Press.

Lannoy, J. D., Feyereisen, P. (1997). L’éthologie humaine. Paris : Presses Universitaires de France.

Montagner, H. (1995). L’enfant et la communication (9e édition). Paris : Stock.

Ils porteront sur des connaissances et favoriseront les compétences pour évaluer le comportement en différentes situations, contextes et environnements, relatives aux dimensions suivantes :

La notion de modèle et de modélisation

 La complexité : théorie et implications méthodologiques

Les différentes facettes du comportement

La théorie de la complexité appliquée au comportement

Analyse quantitative et qualitative

• Course title: Models of Assessment in School Domains
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-51
• Module(s): Measurement Models
• Language: EN
• Mandatory: Yes

• Course title: IRT Models II
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-10
• Module(s): Measurement Models
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Comprendre les principes sous-jacents au fonctionnement des Modèles de Réponse à l’Item (modèles logistiques à 1, 2 et 3 paramètres, modèle à crédits partiels, modèles multidimensionnels). Utiliser diverses méthodes (maximum de vraisemblance conjointe, maximum de vraisemblance marginale, …) pour calculer les paramètres des sujets et des items. Calculer les statistiques d’ajustement. Appliquer les Modèles de Réponse à l’Item à diverses applications pratiques (banques d’items, testing adaptatif, Fonctionnement Différentiel des Items, échelles d’attitudes, …).

Le cours vise l’enseignement de la théorie de réponse à l’item (IRT) et des différents modèles de celle-ci. Le modèle de Rasch (modèle à réponse dichotomique) y est principalement développé.

examen écrit

• Course title: Computer Assisted Testing
• Number of ECTS: 4
• Course code: MAPEA-16
• Module(s): Measurement Tools
• Language:
• Mandatory: Yes

On successful completion of this course, students will be able to:

define and use key terms of computer based assessment (CBA)

understand the concepts of CBA and its differences to classic paper-pencil assessment

have an overview on CBA item formats

define the added value and the drawbacks of CBA items and tests

understand the stakes of a computer based assessment process

deploy an assessment process using a CBA platform

evaluate a computer based assessment process

During this course, the students will get to know the different types, advantages and stakes of computer-based assessment. We will proceed through the different CBA steps leading to the creation and the administration of a test as well as the analysis of the results.

Project report

• Course title: Qualitative Evaluation Methods
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-7
• Module(s): Measurement Tools
• Language:
• Mandatory: Yes

A la fin de la période d’enseignement, les étudiants doivent être en mesure de:

Elaborer un protocole d’étude à partir de constats et questions de départ, d’objectifs de recherche et de critères d’inclusion définissant la population concernée, la méthode/design de l’enquête qualitative, les instruments de recueil des informations et d’analyse des données ;

Différencier les principes d’utilisation des techniques semi-directifs / semi-structurées de l’entretien ou consultation individuelle (face à face, par visioconférence, etc.) et de l’entretien de groupe ou consultation collective (focus groupe);

Reconnaitre les contenus que les instruments de recueil des informations doivent contenir au regard des objectifs d’étude : élaboration d’un guide de questions, d’une fiche sociodémographique et technique ;

Mettre en place une enquête qualitative sur un terrain prédéfini et réaliser les transcriptions des consultations menées ;

Maîtriser les étapes d’une analyse de contenu thématique catégorielle : sélectionner les verbatim (unité de sens) extraits des transcriptions au regard des objectifs fixés, classer les dans des catégories, résumer l’idée-maitresse d’une catégorie en formulant un item à partir des mots des participants, regrouper les items en fonction des objectifs;

Identifier les différences entre l’analyse qualitative, quasi-qualitative (nombre de verbatim par item, nombre d’entretien par item) et l’analyse quantitative (qui nécessite la recodification des données à l’aide de logiciel d’analyse tel que N’Vivo) ;

Présenter, dans le cadre d’un rapport à la suite de l’introduction et de la description de la méthodologie développée, le profil sociodémographique des participants et les résultats obtenus à l’aide de l’analyse de contenu thématique catégorielle ;

Discuter les résultats majeurs de l’étude ainsi que les limites de l’étude ;

Reconnaître l’apports de ces méthodes dans l’évaluation compréhensive du processus d’une évaluation professionnelle et/ou d’une évaluation de recherche

Ce cours s’appuie sur des travaux réalisés en équipe, il tente de répondre aux questions suivantes :•    Pourquoi une question professionnelle ou une piste de réflexion peut-elle faire appel à une logique de recherche?•    Quand utiliser un ensemble de techniques, d’instruments de recueil et d’analyses qualitatives?•    Comment exploiter les résultats d’une enquête qualitative, les présenter pour répondre aux objectifs fixés et pouvoir formuler des recommandations? Selected BibliographyBryman A. (2012). Social Research Methods. Publisher: Oxford University Press, USA; 4 edition, ISBN-10: 0199588058 – ISBN-13: 978-0199588053, pages 578 (consultable à la bibliothèque)Baumann M, Deschamps JP. (1992). Projets de recherche et mémoires en santé publique et communautaire. Centre International de l’Enfance – Faculté de Médecine, Département de Santé Publique, Université de Nancy I. Paris: éd. C.I.E. 160 p. (consultable à la bibliothèque)Mayer R, Oullet F, Saint-Jacques MC, Turcotte D et Coll. (2000) Méthodes de recherche en intervention sociale. Montréal – Paris : Ed Gaëtan Morin, pages 288 (consultable à la bibliothèque)

Remise d’un rapport écrit d’un travail réalisé sur un terrain et discussion avec l’examinatrice à la fin de la 1ère session ou de la 2ème session

* Alan Bryman (Author). Social Research Methods.

Publisher: Oxford University Press, USA; 4 edition (2012)- ISBN-10: 0199588058 – ISBN-13: 978-0199588053 (consultable à la bibliothèque)

* Mayer R, Oullet F, Saint-Jacques MC, Turcotte D et Coll. (2000) Méthodes de recherche en intervention sociale. Montréal – Paris : Ed Gaëtan Morin (consultable à la bibliothèque)

* Baumann M, Deschamps JP. Projets de recherche et mémoires en santé publique et communautaire. Centre International de l’Enfance – Faculté de Médecine, Département de Santé Publique, Université de Nancy I. Paris: éd. C.I.E. 1992): 160 p. (consultable à la bibliothèque)

Documents disponibles sur moodle.

• Course title: Systematic Observation
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-84
• Module(s): Measurement Tools
• Language: FR
• Mandatory: Yes

• Course title: IRT Tools
• Number of ECTS: 6
• Course code: MAPEA-8
• Module(s): Statistical Tools
• Language:
• Mandatory: Yes

Choisir le modèle le plus adéquat à un ensemble de données. Effectuer une sélection des items selon leurs qualités psychométriques. Réaliser des ajustements avec des techniques d’ancrage. Etudier le Fonctionnement Différentiel des Items. Manipuler divers logiciels (ConQuest, Bilog, LIBIRT…)

Le cours vise l’enseignement pratique de la théorie de réponse à l’item (IRT). Des logiciels tels ConQuest, Bilog et Multilog seront présentés lors des enseignements. Des traitements statistiques avec ceux-ci seront réalisés lors de travaux dirigés.

examen écrit

• Course title: Stage
• Number of ECTS: 7
• Course code: MAPEA-18
• Module(s): Applied Testing
• Language: FR
• Mandatory: Yes

• Course title: Evaluation des compétences professionnelles
• Number of ECTS: 2
• Course code: MAPEA-38
• Module(s): Applied Testing
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Define and use the terms of competence, skill and aptitude,Choosing the appropriate method to assess professional competencesConduct a job analysis in order to list the aptitudes request for the jobConceive and build a recruitment device based on a job analysisAnalyze and express an opinion on the validity of an existing recruitment device

 Ce cours porte sur l’évaluation des compétences professionnelles à des fins de recrutement et d’orientation professionnelle. La notion de compétence, située dans son contexte historique et épistémologique, est définie et modélisée. Différent types et méthodes d’évaluation sont décrites et une méthodologie raisonnée d’élaboration d’un dispositif de recrutement est présentée. Le cours comporte des présentations théoriques, des exercices pratiques et des études de cas. Chaque étudiant mènera dans une entreprise une analyse de poste en utilisant les méthodes présentées en cours et concevra un dispositif de recrutement sur mesure. Cette étude fera l’objet du dossier d’évaluation du module  

Dossier

Bibliopgraphie

Le Boterf, G. (1994). De la compétence. Essai sur un attracteur étrange.

Paris : Les Editions d’Organisation.

Leplat, J. (1991). Compétence et ergonomie. In R. Amalberti, M. de Montmollin, & J. Theureau (Eds.), Modèles en analyse du travail. Liège : Mardaga

Leplat, J. (1995) A propos des compétences incorporées, Éducation permanente, 123, 101-115.

Levy-Leboyer, C. (1996). La gestion des compétences. Paris : Les Editions d’Organisation.

Loarer, E. (2004). Le développement des compétences chez l’adulte : modèle descendant et modèle ascendant. In V. Hajjar (Ed.), Modèles et méthodologies d’analyse des compétences. Toulouse : Maison des Sciences de l’Homme.

McClelland, D. (1987). Human motivation, Cambridge: Cambridge University Press.

Schmidt, F., & Hunter, J. (1998). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and Theoretical Implications of 85 years of research findings.

Psychological Bulletin, 124

(2), 262-274.

Zarifian, P. (2004). Le modèle de la compétence.

Paris : Editions Liaisons.

• Course title: Stage
• Number of ECTS: 7
• Course code: MAPEA-18
• Module(s): Applied Testing
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Les principaux résultats d’apprentissage sont : 1. Trouver un lieu de stage correspondant à sa formation, à ses intérêts et à ses projets professionnels, 2. S’intégrer dans une équipe de professionnels, 3. Réaliser les activités du lieu de stage qui correspondent à la formation reçue et qui sont demandées par la direction de l’équipe, 4. Analyser les paramètres essentiels d’un lieu de travail et les exposer par oral et par écrit en dépassant la description purement formelle, 5. Analyser de façon objective et critique les activités réalisées dans le lieu de stage et les exposer par oral et par écrit, 6. Décrire de façon détaillée les compétences acquises ou améliorées au cours du stage et 7. Rédiger un rapport qui reprend l’ensemble des activités et des analyses réalisées au cours du stage.

L’enseignement vise à la mise en situation pratique des acquis de la formation dans un environnement professionnel réel. Les étudiants choisiront un lieu de stage en fonction de leurs intérêts et de leur future orientation professionnels. Cette période d’activité leur permettra de vérifier, par la pratique, le bien-fondé de leurs choix d’activité ultérieure.

• Course title: Applied Testing
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-14
• Module(s): Applied Testing
• Language: FR, EN
• Mandatory: Yes

Exposés par des professionnels de différents champs de l’évaluation et de l’assessment de leur activité de psychologue.

Mise en relation de ces pratiques.

Détermination des différences entre pratiques.

Présentation des outils « classiques » utilisés dans chaque champ psychologique.

Connaitre les différents champs de l’évaluation et de l’assessment.

Déterminer les outils spécifiques à chacun d’entre eux. Etre capable de faire un choix raisonné des outils utilisables dans des cas spécifiques d’évaluation.

Savoir accompagner une personne évaluée dans la découverte et la compréhension de ses résultats.

Choisir une orientation pour un futur champ professionnel.

Choisir un champ d’investigation pour un futur PhD.

Examen écrit

• Course title: Supervision des mémoires
• Number of ECTS: 1
• Course code: MAPEA-78
• Module(s): Master Project
• Language: FR
• Mandatory: Yes

• Course title: Models of Assessment in School Domains
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-51
• Module(s): Measurement models
• Language: EN
• Mandatory: Yes

• Course title: SEM – Structural Equation Models I
• Number of ECTS: 1
• Course code: MAPEA-15
• Module(s): Statistical tools
• Language: EN
• Mandatory: Yes

This specific course is the first part of a course stretching over two semesters. During this first semester, students will repeat, deepen, and widen their knowledge of basic statistical concepts used in social sciences as well as in educational assessment. Relevant concepts and statistical procedures are introduced in great depth and advanced concepts are presented in order to give students confidence when dealing with these basic statistical ideas. Specifically, the following topics are covered: Measuring and scaling, descriptive statistics, hypothesis testing, covariance and correlation, linear regression, and multiple regression. These concepts serve as basis for the second part of the course taking place next semester, in which the advanced concept of structural equation modelling is introduced. Whereas the first part is theoretical and largely placed on the conceptual level, applied use of structural equation modelling is a major focus during the second course.

 

Selected Bibliography

Howell, D. C. (2002). Statistical methods for psychology. Pacific Grove: Duxbury.

 

Students will deepen their understanding of previously acquired statistical concepts and students will learn to confidently deal with them equipping students with the means to tackle more advanced statistical procedures in the second part of the course during the next semester.

 

Written examination

• Course title: Clusters Analysis
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-43
• Module(s): Statistical tools
• Language: EN, FR
• Mandatory: Yes

Define the major steps of a cluster analytic investigation and MDS research. Differentiate between types of cluster analytic (hierarchical-agglomerative, divisive, overlapping, etc.) and MDS (Alscal, Indscal, etc.) procedures. Select an appropriate cluster and MDS validation strategy. Apply the major steps of a cluster analytic and MDS investigation and a selected validation strategy to various data sets. Interpret and evaluate the results of cluster and MDS analyses.

Le cours vise la connaissance de deux modèles statistiques complexes : l’analyse en clusters (analyse en grappes, analyse typologique) et l’échelonnement multidimensionnel (EMD). Des exemples basés sur des données psychologiques servent de base à l’étude de ces modèles. Au final, les étudiants doivent être capables d’expliquer, au moins d’un point de vue conceptuel, les différentes étapes de ces analyses statistiques. Selected Bibliography  Everitt, B., Landau, S., Leese, M., & Stahl, D. (2011). Cluster Analysis. Chichester : Wiley. Coxon, A.P.M. (1982). The    user’s guide to multidimensional scaling. London: Heinemann. Tournois, J. & Dickes, P. (1993). La pratique de l’échelonnement multidimensionnel. Bruxelles : De Boeck.  

• Course title: Analyses Multivariées
• Number of ECTS: 5
• Course code: MAPEA-71
• Module(s): Statistical tools
• Language: FR
• Mandatory: Yes

Réaliser et d’interpréter (au moyen de logiciels adéquats) divers traitements de statistique multivariée (analyse en composantes principales, analyse des correspondances, MANOVA, ANOVA pour mesures répétées).

Le cours vise l’enseignement de modèles statistiques multivariés : l’analyse en composantes principales, l’analyse des correspondances et la MANOVA. L’analyse de la variance pour mesures répétées sera également présentée.

• Course title: SEM – Structural Equation Models II
• Number of ECTS: 2
• Course code: MAPEA-80
• Module(s): Statistical tools
• Language: EN
• Mandatory: Yes

Students will learn how to interpret and how to apply advanced statistical procedures They will be introduced to new topics and learn ways to analyse and understand data beyond what basic statistical procedures have to offer.

In this course students will learn the basics of structural equation modeling, its everyday use, and its benefits in analysing empirical data. The course is aimed at developing a practical understanding and will allow students to master basic and advanced models by themselves.The following classes of models will be covered within in the course:• Path analysis• Confirmatory factor analysis• Structural equation models (i.e., latent regression models)On all these topics, background information will be given, but the course focuses on hands-on examples. Further, opportunity to use own data sets and to discuss them in class will be given. Specifically, students will get an in-depth understanding of the underlying statistical model and the most widely used software package Mplus among social scientists. No prior knowledge on latent modeling is needed, however, knowledge of basic statistic concepts (descriptive statistics, inference testing, linear and multiple regression, exploratory factor analysis) is required, which was covered in the first part of this course in the previous semester.Selected Bibliography  Kline, R. B. (2010). Principles and Practice of Structural Equation Modeling.

• Course title: Evaluation des capacités de raisonnement
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-75
• Module(s): Applied Testing
• Language: EN
• Mandatory: Yes

• Course title: Psychologie de l'orientation
• Number of ECTS: 3
• Course code: MAPEA-29
• Module(s): Applied Testing
• Language: FR
• Mandatory: Yes

• Course title: Mémoire
• Number of ECTS: 30
• Course code: MAPEA-17
• Module(s): Master Project
• Language: FR, EN
• Mandatory: Yes

Elaborer une problématique et des hypothèses de recherche. Construire un plan de recherche ou d’expérience. Recueillir des données et les traiter de manière appropriée. Analyser des résultats et en tirer des conclusions. Discuter et confronter ses résultats avec la littérature et d’autres chercheurs. Rapporter par écrit et oralement une recherche et ses résultats.

Le cours vise à la réalisation par les étudiants d’un mémoire de recherche scientifique. Il se décompose en plusieurs parties: cours sur la méthodologie de la recherche (élaboration d’une problématique et d’hypothèses, recension de la littérature, choix et mise en place d’un plan de recherche ou expérimental, normes bibliographiques…), séminaires expérimentaux de suivi de la recherche (présentations par les étudiants de l’avancée de leur recherche) et aide à la rédaction du mémoire. Selected Bibliography  Fragnière, J.-P. (1985). Comment faire un mémoire. Lausanne : Réalités. Lenoble-Pinson, M. (1996). La rédaction scientifique. Conception, rédaction, présentation systématique. Paris : De Boeck.

Soutenance d’un mémoire