{"word_count": 525, "character_count": 3529}
 Vous l'aviez vue annoncée sur le blog Quanti / Sciences sociales : hier avait lieu la journée d'étude “Enseigner le quanti dans le supérieur”, à l'initiative d'un comité d'organisation qui incluait notamment Pierre Mercklé et Anton Perdoncin, qui s'occupe du Séminaire de quantitativisme réflexif.Cette journée m'a renvoyé quelques années en arrière : à Édimbourg, en 2008, les enseignants de méthodes quantitatives avaient créé un petit groupe de réflexion de quantitativistes, dont la liste de discussion s'est tarie en 2013. La journée d'étude d'hier avait une toute autre dimension : il devait y avoir 75 enseignants d'un peu partout.La réflexion portait sur l'enseignement des méthodes quantitatives, assez rarement évoqué sur ce blog de manière frontale, sauf peut-être indirectement par les utilisations de logiciels comme Microsoft Excel (il y a longtemps), Stata (pendant plusieurs années) ou R (depuis quelques années).La journée était très bien fichue, et je vous conseille vivement de garder un oeil sur le blog Quanti / Sciences sociales pour en récupérer ce qui en ressortira. L'enseignement du "quanti" est un secteur intéressant à plus d'un titre, et ce qui s'y produit en termes de pédagogie vaut peut-être un détour particulier.De mon côté, j'ai retenu les points suivants :L'enseignement du "quanti" est profondément par le stigmate d'être, au mieux, inintéressant (voire traumatique) pour un public qui conçoit les sciences humaines comme des humanités littéraires.Le premier thème qui revenait systématiquement dans toutes les discussions était toujours celui du support informatique (du logiciel à utiliser). La seule transition qui revient tout le temps est celle vers R.Le second thème qui revenait de manière latente était celui des données : des conditions éthiques et juridiques de l'accès aux données, mais aussi du type d'enquête à employer, et de ce qu'il serait possible d'envisager à l'avenir.Le dernier point est intéressant, parce qu'il montre bien qu'il y a une forme d'ingéniérie (voire même un style cognitif) du maniement de données, qu'elles soient quantitatives ou pas, d'ailleurs—ce qui ouvre la perspective d'un enseignement du "quanti" assez proche des compétences regroupées sous l'intitulé hybride data science.La conséquence pour l'enseignement me semble être qu'il faut envisager trois échelles parallèles de progression pédagogique :une échelle d'apprentissage technique, celle de l'outil informatique et du logiciel utilisé, en particulier dès qu'il s'agit de rendre les analyses réplicables ;une échelle d'apprentissage formel, qui consiste, d'une manière ou d'une autre, à faire comprendre ce que l'on mesure, et avec quelle marge d'erreur ; etune échelle d'apprentissage disciplinaire, qui consiste à (faire) comprendre comment les deux apprentissages précédents contribuent à celui de le discipline.Sur ce dernier point, mais Étienne l'a exprimé mieux que moi, la contribution du "quanti" aux sciences sociales passe en partie par sa capacité à fournir des données d'enquête, mais aussi des données intégralement numériques (initialement produites sur Internet).Enfin, je profite de ce billet pour citer le blog ElementR, que je ne mentionne pas assez souvent. Le blog est animé par une équipe d'utilisateurs de R venant de plusieurs laboratoires de sciences sociales. À souligner dans leur excellente série de tutoriels, l'ouvrage (gratuit) “R et espace”, pour apprendre la cartographie et l'analyse spatiale avec R.Mise à jour : les slides des interventions sont en ligne !