Cette unité d'enseignement n'est pas dispensée en 2024-2025
Enseignants
Langue
d'enseignement
d'enseignement
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Thèmes abordés
- Importance de développer son esprit critique Â
- Stéréotypes, biais et préconceptions dans le domaine des sciences de la motricitéÂ
- Décodage du discoursÂ
- Evaluation de la qualité des sources Â
- Processus et limites de la démarche scientifiqueÂ
- Introduction aux différents champs de recherche en sciences de la motricitéÂ
- Introduction aux concepts de données, d’analyse de données, de représentation (analyse descriptive de données : concept d’échantillon, indicateurs de moyenne, de dispersion, …) et d’interprétation des données.Â
- Introduction aux concepts de statistique et de niveau de signification.Â
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 | - Décoder les biais et les mécanismes à l’œuvre derrière nos stéréotypes (9.3 et 11.1 kiné) /(7.3 et 9.1 EP) - Repérer comment la mise en scène de contenus peut nous manipuler (9.3 kiné et 11.1 kiné) / (7.2 et 9.1 EP) - Déterminer la fiabilité d’une information et de sa source (6.3 kiné et 11.1 kiné) (2.2 et 7.2 et 9.1 EP) - Décrire le type de sources et le type de littérature (6.1 et 6.3 kiné) / (2.1; 2.4 et 7.2 EP) - Expliquer et illustrer la place et les limites de la science aujourd’hui (6.3 kiné et 11.1 kiné) / (2.4 et 9.1 EP) - Décrire le concept de démarche scientifique et les différents types de raisonnements (6.1. kiné) / (2.1 EP) - Décrire et illustrer les champs de recherche dans le domaine des sciences de la motricité (6.1– 2.1) - Interpréter des données scientifiques et leurs représentations graphiques. (6.1-6.3-11.1 Kiné – 2.1 et 2.3EP) |
Contenu
Contenus :
" Cours théoriques :
o Différents types de données,
o Notions de population et d'échantillon,
o tableaux de fréquences absolues, de fréquences cumulées, de fréquences relatives et de fréquences relatives cumulées,
o Représentation des données sous forme de tableaux et de graphiques,
o Principaux indicateurs de tendance centrale,
o Principaux indicateurs de dispersion,
o Concept de probabilité,
o Normalité de distribution,
o Hypothèse d'homoscédasticité,
o Tests paramétriques et tests non paramétriques,
o Comparaisons de 2 et de plusieurs moyennes et de 2 ou de plusieurs rangs moyens (pour des échantillons indépendants ou dépendants) (notion de post-hoc),
o Comparaisons de proportions (et des conditions d'utilisation des différents tests),
o Relations entre variables continues, calcul de corrélations et interprétation des coefficients de corrélation,
o Coefficient de détermination,
o Relations entre variables nominales.
" Travaux pratiques :
o Découverte du logiciel Excel
- Fonctions mathématiques, logiques, dates - heures, statistiques et texte,
- Représentations des données sous forme de tableaux ou de graphiques.
o Découverte du logiciel de traitement statistique SPSS
- Liens entre SPSS et Excel (importations de données),
- Documentation de fichiers *sav,
- Analyse descriptive (variables nominales [fréquences] et variables continues [tendance centrale et dispersion]),
- Représentations graphiques sous SPSS,
- Splitsing de fichier,
- Sélection de sujets (select cases)
- Vérification de normalité de distribution de variables
- Comparaison de deux échantillons indépendants
" Comparaisons paramétriques
" Comparaisons non paramétriques
- Comparaison de plus de deux échantillons indépendants
" Comparaisons paramétriques
" Comparaisons non paramétriques
- Comparaison de deux échantillons dépendants
" Comparaisons paramétriques
" Comparaisons non paramétriques
- Analyse de corrélations (paramétriques et non paramétriques)
Méthodes :
" cours magistraux en auditoire,
" exercices encadrés en classes informatiques ou en autonomie.
Méthodes d'enseignement
Cours magistral et travaux pratiques en ligne.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Evaluation sous forme de questionnaire à choix multiple (bonne réponse +1, pas de réponse 0). Pour le session de juin, un point bonus peut être gagné par les étudiants ayant au minimum 3 travaux pratiques sur 4 rendus dans les temps et dont les réponses sont correctes.Â
Autres infos
Pré-requis Interaction avec les cours de 1er Bac Evaluation Examen écrit ou oral et/ou éléments d'évaluation continue Support Syllabus et/ou livre(s) Encadrement Titulaire(s) et/ou assistant(s), aidé(s) éventuellement par étudiant(s) moniteur(s) Autres Contenu à articuler avec les cours de maîtrise : "statistique" et "méthodologie de la recherche en motricité"
Ce cours est réservé aux étudiants FSM. Son accès est possible aux autres étudiants UCLouvain sur base d'un dossier à remettre au coordinateur du cours.
Ce cours est réservé aux étudiants FSM. Son accès est possible aux autres étudiants UCLouvain sur base d'un dossier à remettre au coordinateur du cours.
Ressources
en ligne
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moodle
Support de cours
- Syllabus LIEPR 1003
- diaporama des cours (en ligne sur moodle)
Faculté ou entité
en charge
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