И.C.A. 11 - одиннадцатый международный форум по Статистическому Импликативному Анализу
Institut Universitaire de Technologie de Belfort - Франция 3-6 ноября 2021 года
Главная страница

 Türkçe-Turc English Español Français Italiano Português Русский язык-Russe اللغة العربية (المغرب)Arabe Maroc 中文-Chinois
|


ASI11 Logo

Данный одиннадцатый международный форум является продолжением предыдущих встреч:


  • Франция:base Университетский педагогический университет Кан (IUFM de Caen) в 2000 г.( С.И.А. 1)
  • Бразилия: Папский католический университет Сан-Паулу (Université PUC de Sao Paulo) в 2003 г. (С.И.А. 2)
  • Италия: Университет Палермо в 2005 г. (С.И.А. 3)
  • спания: Университет Кастельон в 2007 г. (С.И.А. 4)
  • IИталия: Университет Палермо в 2010 г. (С.И.А. 5)
  • Франция: Университетский педагогический университет Кан (IUFM de Caen) в 2012 г. (С.И.А. 6)
  • Бразилия: Папский католический университет Сан-Паулу (Université PUC de Sao Paulo) в 2013 г. (С.И.А.7)
  • Тунис: Высший Институт технологических исследований Радес в 2015 г. (С.И.А. 8)
  • Франция: Технологический университет Бельфор-Монбельяр в 2017 г. (С.И.А. 9)
  • Франция: Технологический университет Бельфор-Монбельяр в 2019 г. (С.И.А. 10)
Приветствую всех тех, кто желает внести свой вклад в развитие данного подхода, и предоставляю возможность представить собственные исследования, касающихся теоретических вопросов или прикладных программ
Происхождение и развитие С.И.А.
«На сегодняшний день статистический импликативный анализ представляет собой теоретическую область, которая сосредоточена на принципе применения статистики, а точнее на принципе квази-импликации с целью отличить данный принцип от принципа применения логики в области логики и математики. Изучение принципа квази-импликации в качестве математического объекта в теории вероятностей и статистике позволило создать теоретическую базу, основанную на методе анализа данных. Следует признать, что эпистемологические корни данного принципа берут начало в вопросах, которые, главным образом, относятся к другой области – дидактике математики. Исторически сложилось, что один из рассматриваемых вопросов касался выявления степени сложности математических задач, поставленных перед учениками.
R " " если одна задача сложнее, чем другая, таким образом, любой ученик, который решит первую задачу, сможет решить и вторую".
Если говорить более конкретно, в 1976 году Режи Гра (Gras, 1979)1 разработал таксономию когнитивных целей, то есть частичный предпорядок между ожидаемыми навыками ученика в процессе обучения и во время оперирования математическими принципами. Например, «Выбор и определение последовательности аргументов» предшествует «Критике аргументов и построению контрпримеров», за которой следует «Исполнение простых алгоритмов». Он ожидал от различных тестов, состоящих из задач, которые были представлены ученикам средней школы от 13 до 15 лет, подтверждения или опровержения таксономии. Наблюдаемые результаты, представленные в виде ориентированного графа без циклов, должны были способствовать изучению соответствия таксономии предпорядку, изображенного в виде графа, а также способствовать изучению несоответствий между двумя различными методами обучения. Любой преподаватель, как и любой исследователь в области дидактики математики, исходя из педагогической практики или путем наблюдения, знает, что в наблюдаемых ситуациях возникают контрпримеры по отношению к гипотезам о предполагаемом результате. Таким образом, статистический метод был бы необходим для развития и создания квазинорм, вытекающих из сопряженности полученных результатов. 2.
Возвратимся к вышеупомянутой формулировке R, объясняющей правило, которое редко строго соблюдается. Таким образом, данная формулировка не может приобрести статус теоремы в области математики. Однако, она полностью вписывается в рамки парадигмы применения статистики, которая является главный объектом изучения в данной работе, где правила выражены в следующей форме: " Наблюдая за a, таким образом, мы наблюдаем за b ".
На протяжении последних тридцати лет теоретическое развитие статистического импликативного анализа, главным образом, стимулировалось за счет диалектики теории и практики и противоречий между такими науками, как прикладная статистика и математическая статистика. В разных научных областях таких, как дидактика математики, психология, социология, биоинформатика, история искусства и т.д., полученные данные были обработаны при помощи данного метода анализа. Применение данного метода показало его эффективность в выявлении свойств, которых нельзя было выявить с помощью других средств. Однако, данный метод имеет ограниченные возможности, что вызвало новые трудности, связанные с концепт-объектом квази-импликации. Аргумент, лежащий в основе интерпретации результатов статистического импликативного анализа, имеет статистический и вероятностный характер. Данный тип аргумента является частью концепции, которая была сформулирована вследствие развития статистической мысли и статистического мышления.
Важная роль в развитии статистического импликативного анализа отведена исследованиям, которые проводились под руководством Режи Гра в 70-е годы. Обсуждения и дебаты во время международных форумов, посвященных Импликативному Статистическому Анализу (Университетский педагогический университет (IUFM de Caen) г. Кан в 2000 и 2012, Папский католический университет в Сан-Паулу (Université PUC à Sao Paulo) в 2003 г. и 2013 г., Университет Палермо в 2005 г. и 2010 г., Университет Кастельон в 2007 г., Высший Институт технологических исследований Радес в Тунисе), также способствовали развитию теории С.И.А и открыли разнообразие прикладных программ.

Информационные технологии, которые тоже внесли свой вклад в интенсивное развитие С.И.А., использовали специальное программное обеспечение CHIC (Сlassification Hiérarchique, Implicative, Cohésitive - Иерархическая, Импликативная, Целостная Классификация), программа которой была разработана Режи Гра, а затем и включена в диссертацию Аг Альмулуд Саддо3 и Ратсимба-Раджон Гаррисона4. На данный момент усовершенствованием данной программы занимается Рафаель Кутюрье5. »

Вышеуказанный текст представляет собой выдержку из работы:

Gras R., Régnier J.-C., Guillet F. (Eds) (2009) Analyse Statistique Implicative. Une méthode d'analyse de données pour la recherche de causalités. RNTI-E-16 Consultable : http://www.cepadues.com/pages/Livre/Livre.aspx?ID=316

Notes :
1 Gras, R. (1979). Contribution à l'étude expérimentale et à l'analyse de certaines acquisitions cognitives et de certains objectifs didactiques en mathématiques, Thèse d'Etat, Université de Rennes 1.
2 Насколько нам известно, никакая другая таксономия, например, самая знаменитая таксономия Блума (Taxonomy of Educational Objectives, 1956), которой руководствовался Р. Гра, не была испытана и подтверждена при помощи статистических сопоставимых методов.
3 Ag Amouloud, S. (1992). L'ordinateur, outil d'aide à l'apprentissage de la démonstration et de traitement de données didactiques, Thèse de doctorat de l'Université de Rennes 1.
4 Ratsimba-Rajohn, H. (1992). Contribution à l'étude de la hiérarchie implicative. Application à l'analyse de la gestion didactique des phénomènes d'ostension et de contradiction, Thèse de doctorat de l'Université de Rennes 1.
5 Couturier, R. et R. Gras (2005). CHIC : Traitement de données avec l'analyse implicative, Extraction et Gestion des Connaissances, Volume I1, RNTI, Toulouse : Cépaduès Éditions, 679-684

Опубликованные за последнее время работы на тему С.И.А. :

Gras R., Suzuki E., Guillet F. and Spagnolo F. (Eds) (2008) Statistical Implicative Analysis, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg

Orus P., Zamora L., Gregori P. (Eds) (2009) Teoria y Aplicaciones del Analisis Estadistico Implicativo, Universitat Jaume-1, Castellon (Espagne)

http://repositori.uji.es/xmlui/bitstream/handle/10234/125568/asi4esp_v18_libro.pdf?sequence=1&isAllowed=y

 Régnier J.C., Gras R., Spagnolo F., Di Paola B. (Eds) (2011) Analyse Statistique Implicative: Objet de recherche et de formation en analyse des données, outil pour la recherche multidisciplinaire. Prolongement des débats. QRDM Quaderni di Ricerca in Didattica - GRIM ISSN on-line 1592-4424, Palerme: Université de Palerme.

http://math.unipa.it/~grim/QRDM_20_Suppl_1.htm

Régnier J.C., Bailleul, M., Gras R.(Eds) (2012) Analyse Statistique Implicative: de l'exploratoire au confirmatoire. ISBN 978-2-7466-5256-9 Caen : IUFM de l'Université de Caen.

http://math.unipa.it/~grim/QRDM_22_Suppl_2.htm

Gras R., Régnier J.-C., Marinica, C., Guillet F. (Eds) (2013) Analyse Statistique Implicative. Méthode exploratoire et confirmatoire à la recherche de causalités. Toulouse: Cépaduès Editions

http://www.cepadues.com/pages/Livre/Livre.aspx?ID=745

Régnier J.C., Ag Almouloud, S., Gras R.(Eds) (2013) Analyse Statistique Implicative. Cadre théorique et applicatif pour l’exploration sémantique et non symétrique des données. São Paulo : PUC/PPGEM

http://revistas.pucsp.br/index.php/emp/issue/view/1271

Régnier, J.C., Slimani, Y., Gras, R., Ben Tarbout, I., Dhouibi, A. (Eds) (2015). Analyse statistique implicative. Des sciences dures aux sciences humaines et sociales. Tunisie. ARSA Association pour la Recherche en Statistique Appliquée ISBN 978-9973-9819-0-5. (1ère édition) - QRDM - "QUADERNI DI RICERCA IN DIDATTICA" - G.R.I.M. Supplemento n.1 al N.25- PALERMO 2015 (2ème édition)


Скачать: 2ème édition : http://math.unipa.it/%7Egrim/quaderno25_suppl_1.htm

Скачать: 1ère édition : http://sites.univ-lyon2.fr/asi/8/pub/ISBN9789973981905ASI8.pdf

Gras, R., Régnier, JC., Lahanier-Reuter, D. Marinica, C., Guillet, F. (Eds) (2017) Analyse Statistique Implicative. Des Sciences dures aux Sciences Humaines et Sociales. Toulouse : Cépadues

http://www.cepadues.com/livres/l-analyse-statistique-implicative-edition-sous-direction-regis-gras-9782364935778.html

Régnier, J.C., Gras, R., Couturier,R., Bodin, A. (Eds) (2017). Analyse statistique implicative. Points de vue conceptuels, applicatifs et métaphoriques.. France: Université de Bourgogne-Franche Comté. Version imprimée: ISBN 978-2-9562045-0-3. Version numérique: ISBN 978-2-9562045-1-0

Скачать: http://sites.univ-lyon2.fr/asi/9/pub/ISBN9782956204510ASI9.pdf

Gras, R., (2018) La théorie de l'analyse statistique implicative ou l'invraisemblance du faux. Toulouse : Cépadues

http://www.cepadues.com/livres/l-analyse-statistique-implicative-edition-sous-direction-regis-gras-9782364935778.html

Régnier, J.C., Gras, R., Henry, M., Couturier,R., Brousseau, G. (Eds) (2019). Analyse statistique implicative. Cadre théorique en relation étroite et au service de multiples disciplines Prolongement des débats engagés lors du colloque.. France: Université de Bourgogne-Franche Comté. Version imprimée: ISBN 978-2-9562045-2-7. Version numérique: ISBN 978-2-9562045-3-4

Скачать: http://sites.univ-lyon2.fr/asi/10/pub/ASI10_ISBN_978-2-9562045-3-4_NUMERIQUE2020s.pdf

Régnier, J.C.,Lira Veras Xavier de Andrade, V. (Eds) (2020). Análise Estatística Implicativa e Análise de Similaridade no Quadro Teórico e Metodológico das Pesquisas em Ensino de Ciências e Matemática com a utilização do software CHIC.. Brasileil. Editora Universitaria da UFRPE. Version numérique: ISBN 978-65-86466-11-9

Скачать: http://www.editora.ufrpe.br/ASI

Dernière mise à jour : 18/10/2021
Webmaster : Jean-Claude REGNIER et Rafael RAMIRES JAQUES
Responsable scientifique : Jean-Claude REGNIER
Conception du logotype ASI11 : Vladimir LIRA VERAS XAVIER DE ANDRADE

Visites