Quand la reproductibilité n’est pas envisageable : généricité et traçabilité dans des recherches avec et pour l’humain.

Dans des disciplines se préoccupant de l’humain dans son contexte social ou professionnel la reproductibilité des résultats de la recherche n’est pas toujours possible. En effet, un même contexte d’observation peut varier sous l’influence d’événements externes - qu’ils soient politiques, sociologiques, environnementaux, etc. Dans ces disciplines, qui s’ancrent dans des postures épistémologiques le plus souvent relativistes ou constructivistes, les critères de validité reposent davantage sur la généricité et de traçabilité du processus cognitif de création de la connaissance.

Cette situation se retrouve dans certaines recherches en informatique centrée sur l’humain en contexte spécifique (e.g. Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain). Pour garantir la traçabilité et la généricité de ces travaux les « Sciences de l’artificiel » peuvent être mobilisées ainsi qu’une méthode de conduite de la recherche le Design Based Research (DBR).

Le webinaire abordera la finalité et les contraintes de ces recherches systémiques, où la reproductibilité n’est pas envisageable car la reproduction des études est impossible dans des conditions identiques. Par la suite, les sciences de l’artificiel et le DBR seront exposés avec un accent particulier sur la nécessité de se choisir un cadre épistémologique. Enfin, les notions de traçabilité et de généricité seront détaillées et des outils seront proposés pour garantir la traçabilité du chemin de construction de la connaissance dans divers contextes.

Ce webinaire a été animé par Nadine Mandran, ingénieure de recherche au LIG à Grenoble.

Sa présentation : https://thedre.imag.fr/?page_id=1372.

La vidéo est disponible sur ce lien.