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    Pour les étudiants de troisième cycle

    Méthodologie de recherche quantitative I

    Français | Huit semaines

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    Commencez votre parcours dans la recherche quantitative

    Idéal pour :

    Les étudiants et les étudiants de troisième cycle qui souhaitent développer des compétences de base en recherche quantitative, analyse de données et statistiques descriptives.

    Ce que vous apprendrez :

    Au cours de huit semaines, vous acquerrez les compétences essentielles pour :

    • Formuler des questions de recherche et des hypothèses avec assurance
    • Operationalize phenomena of interest and apply appropriate measurement systems.
    • Collecter et gérer des données quantitatives à l’aide d’Excel
    • Créer des graphiques et des visualisations simples
    • Appliquer des concepts statistiques, y compris les mesures de tendance centrale, de variation et de corrélation
    • Distinguer corrélation et causalité

    Apprentissage pratique :

    Ce cours est hautement interactif et utilise un apprentissage en ligne autodirigé via Moodle avec des devoirs et des quiz ; huit sessions Zoom en direct pour des questions-réponses et des pratiques guidées, ainsi que des exercices pratiques basés sur des cas réels pour renforcer la confiance dans l’analyse de données descriptives.

    Format du cours :

    Sessions Zoom hebdomadaires en direct pour vous permettre de vous connecter, poser des questions et approfondir votre compréhension.

    70 heures théoriques avec 5 heures d'apprentissage autonome par semaine.

    Sessions Zoom en direct :

    Une session d’une heure par semaine pendant huit semaines.

    Public cible :

    Étudiants de troisième cycle

    Résultats d’apprentissage :

    • Concevoir de manière indépendante un programme de recherche quantitative de base
    • Distinguire entre différents types d'hypothèses et de conceptions de recherche
    • Appliquer les niveaux de mesure pour opérationnaliser les variables de recherche
    • Analyser les données à l’aide de statistiques descriptives (moyenne, médiane, mode, variance, écart-type)
    • Explorer les relations bivariées avec des nuages de points et des tableaux croisés
    • Comprendre et expliquer la différence entre corrélation et causalité

    Exigences :

    • Accès à Microsoft Word, Excel et un lecteur PDF
    • Connexion Internet fiable pour les sessions Moodle et Zoom
    • Engagement à compléter les devoirs, participer activement et respecter les délais
    • Participation à au moins 5 des 8 sessions Zoom, et obtention d’un minimum de 70 % dans l’ensemble des activités pour recevoir la certification
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    Licence d'accès libre : CC-BY-SA

    Droits d'utilisation des modules génériques DIGI-FACE

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    Méthodologie de recherche quantitative I








      DIGI-FACE - Digital Initative for African Centres of Excellence représenté par :

      Université des sciences appliquées de Kehl
      Institut de recherche appliquée de Kehl (KIAF)
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      +49 7851 894143
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      1. Étudiant
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      2. Personnel
        • Le personnel est toute personne qui travaille dans le cadre d'une université participant à DIGI-FACE (Centres d'excellence africains et son réseau) [(c'est-à-dire en tant que coordinateur, soutien financier/administratif, soutien informatique, concepteur d'apprentissage, administrateur, etc.) Si vous travaillez pour le DAAD ou DIGI-FACE , vous faites également partie du personnel.
      3. Alumni
        • Un Alumni est un ancien étudiant d'un programme d'études dans l'une des universités participant à DIGI-FACE (Centres d'excellence africains et son réseau). Dans de nombreux cas, il fait partie de l'une des associations d'alumni centres.
      4. Enseignant
        • Un Enseignant effectue un travail d'enseignement et de pédagogie dans l'une des universités participant à DIGI-FACE (Centres d'excellence africains et leur réseau).
      5. Chercheur
        • Un chercheur est une personne qui mène des recherches dans l'une des universités participant à DIGI-FACE (Centres d'excellence africains, Centres mondiaux et leurs réseaux). Les chercheurs contribuent à la connaissance académique par le biais d'études, d'expériences et de publications dans divers domaines d'expertise.

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