AVANT-PROPOS


4e Rencontre Analyse Statistique Implicative

Castellón, 18-21 Octobre 2007


Cette Quatrième Rencontre fait suite aux premières Journées intitulées « La fouille dans les données par la Méthode Statistique Implicative » qui se sont déroulées à l’Institut de Formation des Maîtres de Caen les 23-24 Juin 2000 et organisées par Marc Bailleul. Ces Journées ont été suivies par le Colloque « O metodo estatístico implicativo utilizado em estudos qualitativos de Régis Gras de associação. Contribuição à pesquisa em Educaçao » à l’Université PUC de Sao Paulo 9-11 Juillet 2003, organisé par Saddo Ag Almouloud. Enfin, une Troisième Rencontre a eu lieu à l’Université de Palerme du 6 au 8 octobre 2005 et organisée par Filippo Spagnolo. Ainsi, suite à l’intérêt porté à ces Journées, c’est la 4e fois que se rassemblent des chercheurs représentant de nombreuses nationalités (cette année : Algérie, Belgique, Brésil, Chypre, Chili, Cuba, Espagne, France, Grèce, Italie, Japon, Slovaquie, Suisse) sur le thème de l’Analyse Statistique Implicative (A.S.I.). Après révision, enrichissement et extensions, la plus grande partie des communications qui ont été présentées lors d’A.S.I. 3 à Palerme, constitue, cette fois en langue anglaise, un ouvrage, « Statistical Implicative Analysis : Theory and Applications », qui sera publié en 2008 chez un grand éditeur d’ouvrages scientifiques, Springer Verlag.

Rappelons que la « fouille dans  des données » (encore appelée « Knowledge Discovery in Databases » ou encore « Data Mining » dans la littérature anglo-saxonne) part, en général, du croisement de sujets (ou d’objets) et de variables qui les décrivent (propriétés, assertions ou attributs) : binaires, ordinales, numériques, floues ou intervalles. Son objectif majeur, poursuivi en explorant des données, vise à conjecturer d’une part des modèles basés sur des relations quantitatives ou qualitatives, d’autre part des structures sous-jacentes. Parmi ces méthodes, l'Analyse Statistique Implicative (A.S.I.) vise, de façon originale, l’extraction de connaissances, d’invariants, de règles inductives non symétriques consistantes. Elle attribue une mesure probabiliste à des propositions du type « quand le sujet x attribue à la variable ou l’item-set a la valeur a(x), alors il attribue généralement à la variable ou l’item-set une valeur b(x) au moins égale à a(x) ». Cela se ramène dans le cas de variables binaires à « si a(x) est 1 alors, généralement, b(x) est 1 ». En cela, la mesure permet de quantifier la qualité de ce type de règle partielle. Elle le fait sur la base statistique d'un nombre significatif de contre-exemples où la règle n’est pas vérifiée et où certains déséquilibres cardinaux sont observés parmi les instanciations, exemples et contre-exemples de l’implication et/ou de sa contraposée.

Le logiciel de traitement des données, dénommé CHIC (Classification Hiérarchique Implicative et Cohésitive), permet de : 

Pendant ces trois Journées, des débats et des communications (plus de 30 acceptées cette année après un processus de lecture par les membres du Comité Scientifique et de Programme) des chercheurs vont rendre compte de travaux théoriques sur l’A.S.I. et de résultats significatifs obtenus dans différents domaines par une "fouille" dans leurs propres données. Ainsi, l’A.S.I. a permis de faire apparaître, de façon complémentaire et comparative à des méthodes factorielles ou taxonomiques, des règles en bio-informatique, en psychologie sociale, en éducation, etc. Les pré-Actes, délivrés au début de la Rencontre en témoignent. Si la langue française est la plus communément adoptée, les langues espagnole, portugaise et anglaise y sont également utilisées, en particulier dans les résumés.

Au cours de cette Rencontre, l’intérêt d’une alternance équilibrée de communications théoriques ou appliquées et de travaux pratiques sur CHIC, étant toujours souligné favorablement à la fois par les chercheurs chevronnés et par les jeunes chercheurs, nous maintenons ce dispositif. Car ce sont les démarches dévoilées de conceptualisation, d’analyse et d’interprétation qui sont les plus utiles aux uns et aux autres. Les débats qui accompagnent chacune des interventions sont l’occasion de préciser et de spécifier certains points permettant d’éclairer et de guider des recherches en cours ou à venir. La première journée est plutôt consacrée à la présentation de la théorie de l’A.S.I. et de résultats significatifs obtenus. Les journées suivantes verront, d’une part, la conjugaison d’apports théoriques d’extension de l’A.S.I. ou de méthodes alternatives et, d’autre part, des applications à différentes disciplines. Notons cette année, la participation du Professeur Einoshin Suzuki, de l’Université de Kyushu au Japon en tant que conférencier invité.

Nous tenons à remercier les différents organismes qui nous ont apporté un soutien à la tenue de ces Journées sur les plans scientifique, financier et logistique :

ou leur parrainage scientifique :

Comité d’organisation


Présidente : Pilar ORUS
Membres locaux (Université Jaume I de Castellon) :
Beatriz CAMPOS
Cristina CHIS
Pablo GREGORI
Mª Victoria IBANEZ
Irene PITARCH
Jesús RIOS

Membres extérieurs :
Filippo SPAGNOLO, Université de Palerme
Pascale KUNTZ, Fabrice GUILLET, Bruno PINAUD, Régis GRAS, Ecole polytechnique de l’université de Nantes et Laboratoire d’informatique de Nantes Atlantique
Marc BAILLEUL, IUFM de Caen


Comité Scientifique et de Programme (C.S.P.),

Président : Régis GRAS, LINA, Ecole polytechnique de l’université de Nantes
Membres :
Saddo AG ALMOULOUD, Université P.U.C. de Sao Paulo,
Marc BAILLEUL, I.U.F.M. de Caen,
Serge BAQUEDANO, Société PerformanSe, Nantes-Carquefou,
Carmen BATANERO, Université de Grenade
Julien BLANCHARD, LINA, Polytech’Nantes
Marianna BOSCH, Universitat Ramon Llull (Barcelona)
Henri BRIAND, LINA, Université de Nantes,
Raphaël COUTURIER, LIFC - IUT Belfort,
Edwin DIDAY, CEREMADE, Paris Dauphine,
Viviane DURAND-GUERRIER, Université Lyon 1
Athanasios GAGATSIS, Université de Chypre,
Robin GRAS, University of Windsor (Canada)
Fabrice GUILLET, LINA, Université de Nantes
Yves KODRATOFF, C.N.R.S., Paris,
Pascale KUNTZ, LINA, Université de Nantes,
Ludovic LEBART, C.N.R.S.-ENST, Paris,
Israël-César LERMAN, IRISA, Université de Rennes 1,
Anna Maria MILITO, Università di Palermo,
Guy NOEL, Université de Mons,
Pilar ORUS, Universitat Jaume-I, Castellon
Maria Gabriella OTTAVIANI, Università di Roma,
Jean-Claude REGNIER, EA Savoirs, Diversité et Professionnalisation Université Lyon 2,
Gilbert RITSCHARD, Dép. Econométrie, Université de Genève,
Amelia SIMO VIDAL Universitat Jaume-I (Castellón)
Filippo SPAGNOLO, GRIM, Università di Palermo,
Einoshin SUZUKI, ISEE, Kyushu University
Gérard VERGNAUD, CNRS, Laboratoire Paragraphe   Université Paris 8
Djamel ZIGHED, ERIC, Université Lyon 2

Carmen DIAZ BATANERO, Université de Grenade, a aimablement apporté sa contribution à la lecture critique d’un article


Thèmes de ASI 4

PREFACIO


IV Encuentro Análisis Estadístico Implicativo

Castellón, 18-21 Octobre 2007


El IV Encuentro continua las primeras Jornadas tituladas « La fouille dans les données par la Méthode Statistique Implicative » organizadas por Marc Bailleul en el Institut de Formation des Maîtres de Caen los días 23 y 24 de junio de 2000. Éstas fueron seguidas por el Coloquio « O metodo estatístico implicativo utilizado em estudos qualitativos de Régis Gras de associação. Contribuição à pesquisa em Educaçao » en la Universidade PUC de Sao Paulo del 9 al 11 de julio de 2003, organizado por Saddo Ag Almouloud. Posteriormente, un Tercer Encuentro tuvo lugar en la Università di Palermo del 6 al 8 de octubre 2005 y organizado por Filippo Spagnolo. Debido al interés despertado por estas Jornadas, es la cuarta vez que reúnen investigadores representando numerosas nacionalidades (este año: Argelia, Bélgica, Brasil, Chipre, Chile, Cuba, España, Francia, Grecia, Italia, Japón, Eslovaquia, Suiza) sobre el tema del Análisis Estadístico Implicativo (A.S.I.). Tras profundas revisiones y ampliaciones, la mayor parte de las comunicaciones presentadas durante el A.S.I. 3 de Palerme, ha dado lugar a la obra « Statistical Implicative Analysis : Theory and Applications », en lengua inglesa, y que sera publicada en 2008 por una gran editorial de trabajos científicos, Springer Verlag.

Recordemos que la « fouille dans des données » (también llamada « Knowledge Discovery in Databases » o bien « Data Mining » en la literatura anglosajona) parte, en general, de cruzar los individuos (u objetos) y las variables que los describen (propiedades o atributos): binarias, ordinales, numéricas, difusas o de intervalo. Su principal objetivo, mediante la exploración de los datos, se centra en conjeturar, por una parte, modelos basados en relaciones cuantitativas o cualitativas, y por otra, estructuras subyacentes. Entre todos estos métodos, el Análisis Estadístico Implicativo (A.S.I.) trata, de manera original, la extracción de conocimientos, de invariantes, de reglas inductivas no simétricas consistentes. En él, se atribuye una medida probabilista a proposiciones del tipo « cuando el individuo x atribuye a la variable o ítem-conjunto a el valor a(x), entonces atribuye generalmente a la variable o ítem-conjunto un valor b(x) al menos igual à a(x) ». Esto se traduce, en el caso de variables binarias a « si a(x) es 1 entonces, generalmente, b(x) es 1 ». En esta dirección, la medida permite cuantificar la calidad de este tipo de regla parcial. Esto se hace sobre la base estadística de un número significativo de contraejemplos donde la regla no se verifica y donde se observan ciertos desequilibrios en los cardinales de las realizaciones, ejemplos y contraejemplos de la implicación y/o de su contrarecíproca.

El programa informático de tratamiento de datos, llamado CHIC (del francés Classification Hiérarchique Implicative et Cohésitive), permite:

Durante los tres días de estas Jornadas, los debates y las comunicaciones (más de 30 aceptadas tras un proceso de lectura por los miembros del Comité Científico y de Programa) los investigadores van a informar sobre los trabajos teóricos sobre el A.S.I. y resultados significativos obtenidos en diferentes dominios mediante la « inspección » de sus propios datos. De este modo, el A.S.I. ha permitido la aparición, de manera complementaria y en comparación a métodos factoriales o taxonómicos, reglas en la Bioinformática, la Psicología Social, la Educación, etc. Las preactas, entregadas al principio del Encuentro lo testifican. Si bien la lengua francesa es la mayoritariamente utilizada, la española, portuguesa e inglesa también lo han sido, sobre todo en los resúmenes.

En el transcurso de estos Encuentros, dado el interés mostrado, tanto por los investigadores reconocidos como por los más jóvenes, de una alternancia equilibrada entre comunicaciones teóricas, aplicadas y talleres del CHIC, se ha mantenido dicha estructura, pues son los progresos aportados por la conceptualización, el análisis y la interpretación los más útiles a unos y otros. Los debates que acompañan a cada intervención sirven de ocasión para precisar y especificar ciertos puntos que permiten aclarar y guiar investigaciones en curso y posteriores. La primera jornada se centra básicamente en la presentación de la teoría del A.S.I. y de ciertos resultados significativos obtenidos. Las jornadas posteriores presentan, por una parte, la conjugación de aportaciones teóricas de extensiones al A.S.I. y métodos alternativos y, por otra parte, aplicaciones a diversas disciplinas. Resaltamos en esta ocasión la participación como conferenciante invitado del Profesor Einoshin Suzuki, de la Universidad Kyushu de Japon. 

Queremos agradecer a los diferentes organismos que han contribuido a la realización de estas Jornadas, tanto en los aspectos científico, financiero y logístico:

como a los que han ofrecido el respaldo científico:


Table des matières


Avant-propos ......................................................................................................................................................3

Prefacio ...............................................................................................................................................................7

Table des matières ..............................................................................................................................................9

Partie I : L’analyse quantitative de données, un exemple : l’Analyse Statistique Implicative (A.S.I.). Apports théoriques et pratiques sur l’A.S.I.

L’Analyse Statistique Implicative (A.S.I.), en réponse à des problèmes fondateurs........................................15

Régis Gras, Pascale Kuntz


CHIC : Utilisation et fonctionnalités.................................................................................................................41

Raphaël Couturier


Reflexiones sobre el análisis a priori de los cuestionarios basado en técnicas del Análisis

Estadistico Implicativo......................................................................................................................................51

Pablo Gregori, Pilar Orús, Irene Pitarch


Enseignement-apprentissage de l’ASI en 1er cycle universitaire ....................................................................71

Jean-Claude Oriol, Jean-Claude Régnier


Prévision et communication de valeurs par le graphique .................................................................................83

Eduardo Lacasta, Miguel R. Wilhelmi


Partie II : Formation à l’A.S.I. Premières applications significatives dans des disciplines variées


La comprensión de la divisibilidad en N. Un análisis implicativo....................................................................99

Samuel D. Bodí, Julia Valls - Salvador Llenares


Relations entre types de violation des libertés syndicales garanties par les conventions de l’OIT :

Une analyse statistique implicative des résultats d’une fouille de texte..........................................................111

Matthias Studer, Gilbert Ritschard, Lucio Baccaro, Irini Georgiou, Nicolas Müller, Djamel A. Zighed


Une méthode implicative pour l’analyse de données d’expression de gènes .................................................123

Gérard Ramstein


Apprentissage des statistiques et représentations chez l’élève de l’Ecole primaire de Grèce ........................135

Sofia Anastasiadou, Iliada Elia, Αthanasios Gagatsis


Critérios de adoção e utilização do livro didático de matemática no ensino fundamental

do nordeste brasileiro......................................................................................................................................145

Clovis Gomes da Silva Junior, Jean-Claude Régnier


Aplicación de CHIC al estudio de las funciones elementales.........................................................................163

Miguel Delgado, José Leandro de María, Teresa Ulecia


¿Como enseñan las derivadas los profesores de calculo en la universidad? ..................................................179

Lidia Ortega Silva




Partie III : Traitements par l’A.S.I. de situations en Sciences de l’Education, en Sciences sociales et en Psychologie


Profils d'attributions causales à l’égard d’événements vécus en classes de sciences chez

des élèves de 3e, 2nd, 1re : influence sur la qualité de la motivation et de l’apprentissage ..............................199

Pascale Montpied, Véronique Hiolle, Andrée Tiberghien


Un modèle d’élève par l’analyse statistique implicative. Prise en compte du contexte algébrique................211

Marie-Caroline Croset


Les « représentations » d’enseignants ordinaires sur les situations de correction et sur la

planification du curriculum autour de la fonction réciproque dans la transition

lycée/Université en France..............................................................................................................................221

Susana Murillo-Lopez, Catherine-Marie Chiocca


Les concepts de la didactique dans les mémoires professionnels des enseignants de SVT

en France et au Gabon vus à travers l’ASI......................................................................................................235

Laurence Ndong


L’analyse implicative au service de l’évaluation d’étudiants futurs professeurs des écoles

et de leur formation en géométrie plane..........................................................................................................251

Françoise Jore


Acquis scolaires et performances cognitives : mise à l’épreuve d’une hypothèse implicative ......................263

Christian Pellois


Analyse statistique implicative, analyse textuelle. Un exemple de complémentarité ....................................275

Marc Bailleul


Dynamique professionnelle dans la Genève du 19ème siècle ; enseignements d’une

analyse de statistique implicative....................................................................................................................287

Michel Oris, Gilbert Ritschard


Partie IV : Quelques apports théoriques sur des développements et des extensions de l’A.S.I.


Découverte des Règles d’Exception Structurées.............................................................................................303

Einoshin Suzuki


Règle et R-règle d’exception en Analyse Statistique Implicative...................................................................305

Régis Gras, Einoshin Suzuki, Pascale Kuntz


Données déséquilibrées, entropie décentrée et indice d’implication ..............................................................315

Gilbert Ritschard, Djamel A. Zighed, Simon Marcellin


Analyse cohésitive et interprétations des données dans le champ de l’éducation ..........................................329

Nadja Maria Acioly-Régnier, Jean-Claude Régnier


Une mesure comparative en didactique des Mathématiques entre une analyse

a priori et la contingence.................................................................................................................................345

Filippo Spagnolo, Régis Gras, Jean-Claude Régnier


Partie V : Analyse par l’A.S.I. de concepts enseignés en classe de mathématiques à différents niveaux d’enseignement


¿Cómo se enseña en la Universidad? El caso de los Números Reales............................................................355

Ismenia Guzmán R, Elisabeth Ramos, Arturo Mena L.


Tratamiento de datos, logica y estadistica elemental en la enseñanza preuniversitaria.

Un estudio mediante la application del CHIC................................................................................................371

Larisa Zamora, Isabel Alonso, Alexander Gorina, Mailyn Álvarez, Pilar Orus


A case study about the formalization by pupils of a number theory problem.................................................383

Benedetto Di Paola, Jianna Manno, Aldo Scimone, Claudia Sortino, Filippo Spagnolo


Approche Bayesienne « cachée » et approche fréquentiste « ambiguë » dans les manuels

français de première S et ES............................................................................................................................393

Pablo Carranza, Alain Kuzniak


Solving proportional and analogical problems................................................................................................401

Katerina Kontoyianni, Maria Herodotou, Polina Ioannou, Iliada Elia, Athanasios Gagatsis