Transposition des données

La transposition des données est utilisée à travers l’analyse pour saisir le sens des données recueillies (Savoie-Zajc, 2011). D’après Fortin et al. (2006), l’étape d’analyse de données consiste à déterminer les stratégies qui serviront à traiter les données. Dans cette recherche qualitative, nous adoptons une logique inductive d’analyse modérée. La logique inductive modérée « consiste à reconnaître l’influence du cadre théorique, par la définition opérationnelle des concepts étudiés. Les différentes dimensions qui ont servi à qualifier le concept sont toutefois mises de côté, pour le temps de l’analyse, afin de laisser émerger les catégories. » (Savoie- Zajc, 2011, p. 137-138). Cette logique d’analyse s’inscrit en continuité avec l’approche d’analyse mixte que nous adoptons. De plus, même si nous analysons nos résultats dans un processus d’analyse continue au fur et à mesure que ceux-ci sont recueillis, il demeure néanmoins que dans l’étude de cas et comme le souligne Roy (2009), le cœur du travail d’analyse se fait une fois que toutes les données sont recueillies.

Pour l’analyse du corpus d’entretien, nous avons réalisé une analyse de contenu. L’analyse de contenu constitue « une technique de codage ou de classification visant à découvrir de manière rigoureuse et objective la signification d’un message. » (Dépelteau, 2007, p. 294-295). Plus spécifiquement, il s’agissait de l’analyse de contenu thématique selon l’approche de Paillé et Mucchielli (2010). Pour l’analyse du corpus d’observations vidéoscopiques, nous avons adopté une analyse descriptive des données. Ces deux analyses sont présentées ci-dessous.

4.2.1. Analyse thématique des verbatim

« Avec l’analyse thématique, la thématisation constitue l’opération centrale de la méthode, à savoir la transposition d’un corpus donné en un certain nombre de thèmes représentatifs du contenu analysé et ce, en rapport avec l’orientation de recherche » (Paillé et Mucchielli, 2010, p. 162). Par conséquent, dans cette analyse de

contenu thématique, le thème a été retenu comme unité de classification. L’inscription des thèmes s’est faite en marge des entretiens retranscrits et la démarche de thématisation choisie était continue.

Une démarche de thématisation continue se déroule, selon Paillé et Mucchielli (2010) en quatre étapes. En premier, on procède à la lecture du corpus d’entretien pour s’approprier et marquer les éléments saillants. En second, on génère des thèmes de faible ou moyenne inférence ayant un rapport direct et étroit avec l’extrait thématisé. En troisième, on regroupe et subdivise les thèmes générés en vue de construire un arbre thématique permettant de hiérarchiser les thèmes selon des thèmes principaux et des sous-thèmes en rapport à l’objet de l’étude. Cela signifie concrètement que les thèmes émergents ont été regroupés dans des catégories plus englobantes en travaillant sur la proximité de leurs significations. La dernière étape consiste à rédiger le rapport final. L’analyse thématique est utilisée ici selon une logique d’analyse inductive modérée pour faire émerger des données d’entretiens les verbalisations de l’enseignant concernant les dimensions de sa pratique d’enseignement susceptibles d’être influencées par ses OV privilégiées.

Près de 1600 thèmes ont été générés sur l’ensemble des entretiens réalisés auprès de chacune des deux enseignantes Coline et Sandrine. Ces thèmes ont ensuite été répartis dans une centaine de catégories, elles-mêmes regroupés en cinq principaux ensembles: le contexte d’enseignement, les caractéristiques personnelles et professionnelles de l’enseignant, les objectifs d’enseignement, la planification d’enseignement de ces objectifs et le bilan des séances d’enseignement et du cycle au complet. Chaque ensemble représente un arbre thématique spécifique. Un extrait d’arbre thématique est présenté à l’annexe I. L’ensemble des arbres thématiques construits a servi de support à la rédaction des résultats des données des deux études de cas.

En accord avec ce que préconisent Paillé et Mucchielli (2010), une fois nos analyses réalisées, nous avons demandé à un pair d’utiliser les mêmes méthodes d’analyses sur une portion du corpus (c’est-à-dire un entretien) et nous avons vérifié la concordance des thèmes dégagés avec les nôtres en calculant un pourcentage d’accord inter-codeur (correspondant au nombre d’accords divisé par le nombre d’accords et désaccords). Lors d’un premier essai, nous avons obtenu un pourcentage d’accord de 62,5%. Suite à ce travail d’analyse, nous avons clarifié nos méthodes d’analyses, notamment pour identifier et délimiter un thème avec le même degré de précision (ni trop large, ni trop fin). Nous avons présenté cette méthode dans un document que nous avons envoyé à deux pairs. Le pourcentage d’accord inter-codeur obtenu (suite à l’analyse effectuée sur un second entretien) a été de 94% (32 accords et 2 désaccords) avec le pair ayant participé au premier essai et de 85% (29 accords et 5 désaccords) avec le deuxième. La concordance entre les analystes est considérée bonne si le pourcentage d’accord est supérieur à 80%. Au final, nous avons obtenu un pourcentage d’accord inter-codeur moyen de 89,5%. Ce pourcentage est satisfaisant.

Nous avons également calculé notre pourcentage d’accord intra-codeur (correspondant au nombre d’accords divisé par le nombre d’accords et désaccords) sur un troisième entretien différent des deux premiers. La concordance entre les analyses réalisées à des intervalles de temps différentes est considérée bonne si le pourcentage d’accord est supérieur à 80%. Nous avons obtenu un pourcentage d’accord de 96% (52 accords et 2 désaccords). Ces résultats sont satisfaisants pour avoir confiance dans notre analyse de contenu thématique.

4.2.2. Analyse descriptive des données d’observation

Une fois que le codage à caractère évènementiel de la grille d’observation est effectué à l’aide des feuilles de codage appropriées, les résultats sont analysés. Selon Norimatsu et Pigem (2008) et Van der Mars (1989), il existe plusieurs types de mesure des comportements observés.

Dans un premier temps, nous avons décrit le contenu de la feuille de codage sous la forme d’un synopsis afin de retracer chronologiquement le déroulement des évènements, l’ordre d’apparition des évènements ainsi que leur enchaînement. L’utilisation d’un synopsis nous a permis de renseigner, la structure linéaire ou itérative de la séance d’un enseignant: par exemple, préparation – réalisation puis à nouveau préparation – réalisation ou préparation – réalisation – intégration. Nous avons ensuite, à l’intérieur de la structure de la séance, analysé plus finement le contenu des observations qualitatives qui exemplifient le contenu des catégories utilisées pour coder le comportement des enseignants.

Dans un deuxième temps, nous avons réalisé des mesures descriptives. Nous avons comptabilisé le nombre d’occurrences c’est-à-dire, le « nombre brut d’apparitions d’un comportement durant le temps de l’observation » (Norimatsu et Pigem, 2008, p. 23) pour chaque séance observée avec chacune des enseignantes (voir tableau 7). Par exemple lors de la séance 1, Coline a effectué 18 développements de connaissance réglementaires.

Tableau 7

Nombre d’occurences et pourcentage au plan du développement de connaissance

Développement de connaissance Nombre d’occurences Pourcentage Stratégiques 2 6,9% Techniques 7 24,1% Règlementaires 18 62,1% Éthiques/sociaux _{1 3,4%} Infos complémentaires 1 3,4% Santé 0 0,0% TOTAL 29 100,0%

Ensuite, nous avons traduit ce nombre d’occurrences en pourcentage (nombre d’occurrences du comportement spécifique divisé par le nombre d’occurrences total multiplié par 100). Par exemple lors de la séance 1, Coline a effectué 18 développements de connaissance de type réglementaires sur un total de 29 développements de connaissance.

Une dernière mesure descriptive a consisté à relever la durée d’états. L’état désigne un comportement ou un évènement qui dure dans le temps (Ibid., 2008). Le codage de la séance d’enseignement s’effectuant selon les moments de la séance, nous avons calculé la durée des moments de séance pour chaque séance de chaque enseignant. Nous avons rapporté cette durée en pourcentage de manière à visualiser la proportion occupée par chaque moment de séance dans chaque séance d’enseignement. Cela nous a permis de collecter des informations sur le temps passé par l’enseignant à accueillir les élèves, présenter le contenu ou organiser la séance.

Tableau 8

Nombre d’occurences, durées et pourcentage des moments de séance

Moments de séance _{d’occurences} Nombre _(h:min:sec) Durée Pourcentage _{de temps}

Avant le cours 1 00:15:33 15,4% Introduction 1 00:04:57 4,9% Échauffement Éducatif Jeu 1 1 2 00:04:56 00:03:53 00:13:41 4,9% 3,8% 13,5% Explication 5 00:31:33 31,2% Transition 11 00:15:52 15,7% Pause 0 00:00:00 0,0% Retour au calme 0 00:00:00 0,0% Conclusion 1 00:00:50 0,8% Après le cours 1 00:10:00 9,9% TOTAL 24 1:41:15 100,0%

Le tableau ci-dessus présente le nombre d’occurrences, la durée et le pourcentage de temps que cela représente pour chaque moment de séance. Par exemple, lors de la séance 1, Coline a effectué cinq périodes d’explication. L’ensemble de ces explications a duré 31 minutes et cela représente 31% du temps de la séance. Lors de la présentation des résultats pour les deux études de cas, nous avons uniquement reportés les trois moments de séance présentant la proportion de temps la plus importante. À cette fin, nous avons regroupé les moments de séance échauffement, éducatif et jeu sous le terme situation éducative pour représenter les moments de séance dans lesquels les élèves étaient placés dans une activité motrice. Par exemple lors de la séance 1, en additionnant les durées et les pourcentages des moments de séance échauffement, éducatif et jeu, Coline a placé les élèves dans une activité motrice pendant 22 minutes et cela représente 22% du temps de la séance.

L’ensemble de ces analyses a servi de support lors de la description des résultats des deux études de cas.