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Vos retours sur le Congrès SEVAL GREVAL 2020 (pt. 3)

3. Le machine learning au service de l’évaluation

Dans la partie précédente, nous avons présenté les résultats des données récoltées : les profils et les retours des répondants. Dans cette partie, nous utiliserons le machine learning (ou apprentissage automatique) pour automatiser l’analyse des commentaires.

Vos retours sur le Congrès SEVAL GREVAL 2020 (pt. 2)

2. Les résultats : ~100 participants, 64 répondants (suite)

Dans la partie précédente, nous avons présenté le dispositif d’évaluation du Congrès SEVAL GREVAL 2020 ainsi que son accueil auprès des participants. Dans cette partie, nous présenterons les résultats des données récoltées : les profils et les retours des répondants.

Vos retours sur le Congrès SEVAL GREVAL 2020 (pt. 1)

1. Un dispositif d’évaluation innovant

Si vous suivez le GREVAL depuis un certain temps, il est probable que nous nous soyons rencontrés au Congrès SEVAL GREVAL du 4 septembre 2020. Comme chaque année, les participants ont été invités à donner leur avis sur le congrès, ainsi que quelques informations sur leur profil. La participation au congrès est payante et il est dès lors précieux pour l’organisateur de disposer de données utiles à l’amélioration de ses événements futurs.

❝ Ce cas illustre plusieurs applications de la Data Science en évaluation ❞

La participation en évaluation

Un projet ne peut échapper à la participation

L’être humain est un être de projets. Il oriente son action selon un ou plusieurs objectifs fixés. En ce sens, nous avons tous déjà vécu l’expérience d’un projet, de même que la réussite ou l’échec de notre stratégie pour le réaliser. Que ce soit pour apprendre à manger mieux, maîtriser une nouvelle langue ou passer un examen, nos projets révèlent par l’expérience les facteurs favorables à l’atteinte de nos objectifs. La plupart nous sont communs : disposer de ressources suffisantes, formuler des objectifs réalistes, ou encore s’imposer des délais, pour ne citer qu’eux.

Theory of change : penser le changement

Pourquoi penser le changement ?

Dans le cadre de l’évaluation d’une intervention, d’un programme ou d’une politique publique, il est usuel de construire, au terme de l’étude préparatoire, une description du fonctionnement de l’objet évalué. Cet effort d’explication peut avoir des objectifs variés dépendant de ce qui est attendu de l’évaluation. Il garde cependant une utilité fondamentale : réduire la complexité et permettre une compréhension aisée et rapide de la logique du programme. En d’autres termes, il s’agit de mettre en lumière comment et pourquoi les actions de l’organisation sont censées participer aux effets attendus. L’exercice bénéficie tant aux évaluateurs pour leur réflexion qu’aux gestionnaires du programme qui peuvent ainsi valider la compréhension de l’objet.