Étude de la distance entre graphes implicatifs pour la prise en compte de la temporalité en analyse statistique implicative
Résumé
The comparison between results obtained under conditions where the populations observed are different but relating to the same variables is of obvious interest to the educator. For example, he may wonder about the effect of a change in didactic strategy during an apprenticeship. But it can also question the lasting effect of learning over time, but also the behavior of different populations subjected to the same tests. In this chapter, on the supposedly known basis of the implicative matrices of situations generated by the same variables on comparable populations, we establish a norm on the vector set of similar matrices. This then allows us to define a distance between the matrices and, consequently, offers us a numerical tool which allows us to compare the matrices and to answer the initial questions.
La comparaison entre des résultats obtenus dans des conditions où les populations observées sont différentes mais où ils portent sur les mêmes variables, présente, pour le didacticien, un intérêt manifeste. Par exemple, il peut s’interroger sur l’effet d’un changement de stratégie didactique au cours du déroulement d’une séquence d’enseignement-apprentissage. Il peut également s’interroger sur l’évolution des effets d’un apprentissage donné au cours du temps, ou encore sur les comportements de populations différentes soumises à de mêmes épreuves didactiques et pédagogiques. Dans cette communication, supposant connues des matrices d’intensités d’implication issues de traitements ASI d’un ensemble de variables portant sur des populations comparables, nous poursuivons nos recherches déjà anciennes sur la construction de normes sur l’espace vectoriel des matrices carrées d’intensités d’implication de même taille. Cette norme nous permet alors de définir une distance entre les matrices et, par suite, nous offre un outil numérique qui permet de comparer les matrices et fournir un appui pour interpréter globalement les changements ou les stabilités éventuelles des phénomènes étudiés .