Embedded Files
Psychologie du développement - UPCité
Psychologie du développement - UPCité
La psychologie du développement cognitif et social étudie l’évolution des capacités mentales et des interactions sociales tout au long de la vie, avec un accent particulier sur l’enfance et l’adolescence. Elle cherche à comprendre comment les individus acquièrent des compétences cognitives et sociales, mettant en lumière l’influence des facteurs biologiques, environnementaux et culturels sur le développement. Cette discipline fondamentalement scientifique s'appuie sur des approches expérimentales, neuroscientifiques longitudinales et observationnelles. En combinant théorie et pratique, la psychologie du développement cognitif et social joue un rôle clé dans des domaines variés comme l’éducation, la prise en charge des troubles du développement et l’accompagnement des individus à différents âges de la vie.
Developmental Psychology - Cognitive and social developmental psychology studies the evolution of mental abilities and social interactions throughout the lifespan, with a particular focus on childhood and adolescence. It seeks to understand how individuals acquire cognitive and social skills, highlighting the influence of biological, environmental and cultural factors on development. This fundamentally scientific discipline relies on experimental, neuroscientific, longitudinal and observational approaches. By combining theory and practice, the psychology of cognitive and social development plays a key role in a variety of fields, including education, care of developmental disorders and support of individuals at different stages of life.
Licence DEV1 : modèles de développement / First Year B.Sc.: development models
Licence DEV1 : modèles de développement / First Year B.Sc.: development models
Ce cours introduit les principes, méthodes et modèles fondamentaux de la psychologie du développement sous une perspective life-span.
Partant de Jean Piaget jusqu'aux modèles post-piagétiens et actuels (O. Houdé, R. Siegler) en passant par le néo-structuralisme (J. Pascual-Leone), la théorie des connaissances noyaux (E. Spelke), le néo-constructivisme (A. Karmiloff-Smith), et les modèles socio-cognitifs (J. Bowlby, L. Vygotski, J. Bruner), le cours propose un large balayage de l'évolution de notre discipline.
Il met concrètement en relation les apports théoriques de ces modèles avec les comportements observés aux différents âges de la vie.
Référence : Houdé, O., & Leroux, G. (2009/2015). Psychologie du développement cognitif (Collection Licence : Manuel). Paris : PUF (édition Quadrige, 2015 ; 1ère éd. 2009, 2 rééditions).
This course introduces the fundamental principles, methods and models of developmental psychology from a life-span perspective .
Starting with Jean Piaget and continuing with post-Piagetian and current models (O. Houdé, R. Siegler), via neo-structuralism (J. Pascual-Leone), the theory of core knowledge (E. Spelke), neo-constructivism (A. Karmiloff-Smith), and socio-cognitive models (J. Bowlby, L. Vygotski, J. Bruner), the course offers a broad overview of the evolution of our discipline.
In concrete terms, it relates the theoretical contributions of these models to the behaviour observed at different stages of life.
Licence DEV2 : développement neurocognitif et social / Second Year B.Sc.: neurocognitive and social development
Licence DEV2 : développement neurocognitif et social / Second Year B.Sc.: neurocognitive and social development
Ce cours propose une vision globale du développement neurocognitif et social dans différents domaines tels que la perception, les fonctions exécutives, la théorie de l’esprit, le langage oral, la mémoire et le raisonnement. Il présente également les outils et méthodes qui auront permis ces avancées scientifiques.
En parallèle, le cours propose un approfondissement de la méthodologie QALMRI (Question-Analyse-Logique-Méthode-Résultats-Inférences) permettant de comprendre et extraire les informations clés d'un article scientifique, tout en déployant une analyse critique et créatives des limites et perspectives de la recherche.
Références :Poirel, N. (2020). Neurosciences cognitives développementales. De Boeck.Nader-Grosbois, N. (2011). La théorie de l'esprit : entre cognition, émotion et adaptation sociale. De Boeck.Babineau, M., & Peperkamp, S. (2017). L'acquisition du langage chez le bébé. In: L'éducation à la lumière des neurosciences. Actes du 12ème colloque Petite Enfance. Genève : Service de la petite enfance, 55-62.
This course offers a global view of neurocognitive and social development in different areas such as perception, executive functions, theory of mind, oral language, memory and reasoning. It also presents the tools and methods used to make these scientific advances possible.
At the same time, the course offers an in-depth study of the QALMRI (Question-Analysis-Logic-Method-Results-Inferences) methodology, which enables students to understand and extract key information from a scientific article, while at the same time carrying out a critical and creative analysis of the limits and prospects of the research.
Période d'enseignement :
2025-2026 : Chargé de cours / Lecturer (Institut de Psychologie, UPCité, ~ 36H)
Licence DEV3 : psychologie clinique du développement et de l'éducation / Third Year B.Sc.: clinical developmental and educational psychology
Licence DEV3 : psychologie clinique du développement et de l'éducation / Third Year B.Sc.: clinical developmental and educational psychology
Ce cours approfondie les différentes connaissances de psychologie du développement au regard de ses applications sur le terrain clinique et éducatif. En particulier, la clinique du neurodéveloppement et des troubles des apprentissages de la lecture et des mathématiques, ainsi que l'adolescence et la créativité.
L'ensemble des éléments transmis s'inscrit dans une démarche evidence-based afin de sensibiliser les étudiants aux grands enjeux éthiques en psychologie.
Références :Bouvard, M. (2016). Trouble Déficit de l'Attention avec ou sans Hyperactivité de l'enfant à l’adulte : Approche développementale. Dunod. Charrier, A., Tardif, C., & Gepner, B. (2017). Amélioration de l’exploration visuelle d’un visage par des enfants avec autisme grâce au ralentissement de la dynamique faciale : une étude préliminaire en oculométrie. L’encéphale. 43. 32 - 40. Cognet, Georges, & Bachelier, D. Clinique de l’examen psychologique de l’enfant et de l’adolescent. Approches intégrative et neuropsychologique. Dunod. Houdé, O, & Borst, G. Le cerveau et les apprentissages. Nathan.
This course explores the various aspects of developmental psychology with regard to its applications in the clinical and educational field. In particular, the neurodevelopment clinic and learning disorders in reading and mathematics, as well as adolescence and creativity.
All the information information provided is evidence-based in order to make students aware of the major ethical issues in psychology.
Analyse statistiques des données - UPCité
Analyse statistiques des données - UPCité
L’analyse statistique des données est une compétence fondamentale en sciences psychologiques, tant en licence qu’en master, permettant d’interpréter rigoureusement les résultats des recherches empiriques. La psychologie s’appuyant sur des études expérimentales et observationnelles, les statistiques aident à évaluer la validité des résultats et à déterminer si les effets observés sont significatifs ou simplement dus au hasard. Elles développent également une pensée critique, en permettant d’identifier les biais méthodologiques et d’éviter les erreurs d’interprétation. En master, la maîtrise des outils statistiques devient essentielle pour mener ses propres recherches, analyser des données et rédiger un mémoire de manière rigoureuse.
Data and statistic science - Statistical analysis of data is a fundamental skill in psychological sciences, both at bachelor and master level, enabling the results of empirical research to be interpreted rigorously. As psychology is based on experimental and observational studies, statistics help to assess the validity of results and to determine whether the effects observed are significant or simply due to chance. They also develop critical thinking skills, helping to identify methodological bias and avoid misinterpretation. At master's level, mastery of statistical tools becomes essential for conducting one's own research, analysing data and writing a rigorous dissertation.
Licence ASD1 : statistiques univariées / First Year B.Sc.: univariate statistics
Licence ASD1 : statistiques univariées / First Year B.Sc.: univariate statistics
Ce cours introduit les grands principes statistiques de l'analyse des données descriptives et inférentielles (plan d'analyse, indices de centralité et de dispersions, théorie des probabilités, densité de probabilité et loi normale centrée-réduite) et offre à l'étudiant un cadre pour les expérimenter. Le cours abouti à une introduction à la théorie des tests statistiques par l'application de trois d'entre eux en analyse univariée : le test Z, le test t de Student (sur une moyenne) et le test Khi² d'adéquation.
L'utilisation d'une calculatrice permettant la manipulation de distribution d'échantillonnage y est central.
Référence : Howell, D. C. (2008). Méthodes statistiques en sciences humaines. Éditions de Boeck.
This course introduces the main statistical principles of descriptive and inferential data analysis (analysis plan, centrality and dispersion indices, probability theory, probability density and centred-reduced normal distribution) and provides students with a framework for experimenting with them. The course ends with an introduction to the theory of statistical tests through the application of three of them in univariate analysis: the Z-test, Student's t-test (on a mean) and the Chi-square adequacy test.
The use of a calculator for manipulating sampling distributions is central to the course.
Période d'enseignement :
2020-2022 : Cours de Soutien / Tutoring (ADEPsy, ~ 48H)
Licence ASD2 : statistiques bivariées / Second Year B.Sc.: bivariate statistics
Licence ASD2 : statistiques bivariées / Second Year B.Sc.: bivariate statistics
Ce cours poursuit l'initiation aux bases théoriques et pratiques de l’analyse statistique bivariées des données en psychologie, en se focalisant sur la théorie des tests statistiques fréquentistes. L'étudiant sera amené à apprendre comment choisir le bon outils (test-t, ANOVA et test F, corrélation et régression, khi²), l'utiliser et correctement interpréter les résultats (en utilisant un template d'analyse), par l'expérimentation de cas pratiques en sciences psychologiques.
L'utilisation d'un logiciel d'analyse des données, JASP, y est introduit et permet l'élaboration de compétence d'autonomie, cruciale pour les projets de recherches de licence 3 et de master.
Références : Guéguen, N. (2013). Statistique pour psychologues : cours et exercices.Howell, D. C. (2008). Méthodes statistiques en sciences humaines. Éditions de Boeck.JASP Team (2024). JASP (Version 0.19.3)[Computer software]. https://jasp-stats.org/
This course continues the introduction to the theoretical and practical foundations of the statistical analysis of bivariates data in psychology, focusing on the theory of frequentist statistical tests. Students will learn how to choose the right tool (t-test, ANOVA and F-test, correlation and regression, chi-squared test), use it and correctly interpret the results (using an analysis template), by experimenting with practical cases in psychological sciences.
The use of data analysis software, JASP, is introduced and enables the development of autonomy skills, which are crucial for undergraduate and postgraduate research projects.
Période d'enseignement :
2021-2025 : Cours de Soutien / Tutoring (ADEPsy, ~ 96H)
Licence ASD3 : statistiques multivariées / Third Year B.Sc.: multivariate statistics
Licence ASD3 : statistiques multivariées / Third Year B.Sc.: multivariate statistics
Ce cours, dans la continuité du programme de licence, entreprend l'analyse multivariée, avec groupes indépendants, mesures répétées ainsi que plans mixtes et multifactoriels, et en distinguant également variables catégoriels et variables continues par l'initiation à des modèles plus complexes.
L'utilisation du même logiciel d'analyse des données qu'en 2e année, JASP, ainsi qu'une attention particulière à la rédaction des conclusions selon les normes scientifiques (APA), complètent la formation.
Références : Howell, D. C. (2008). Méthodes statistiques en sciences humaines. Éditions de Boeck.Judd, C. M., McClelland, G. H., Ryan, C. S., Muller, D., & Yzerbyt, V. (2010). Analyse des données : Une approche par comparaison de modèles. De Boeck.JASP Team (2024). JASP (Version 0.19.3)[Computer software]. https://jasp-stats.org/American Psychological Association. (2022). Publication Manual of the American Psychological Association. https://apastyle.apa.org/products/publication-manual-7th-edition
This course, which follows on from the undergraduate programme, introduces multivariate analysis, with independent groups, repeated measures and mixed and multifactorial designs, and also distinguishes between categorical and continuous variables by introducing more complex models.
The course is rounded off by the use of the same data analysis software as in Year 2, JASP, as well as special attention to writing up conclusions in accordance with scientific standards (APA).
Période d'enseignement :
2022-2025 : Cours de Soutien / Tutoring (ADEPsy, ~ 72H)
Master AD1 : comparaison de modèles / First Year M.Sc.: model comparison
Master AD1 : comparaison de modèles / First Year M.Sc.: model comparison
Ce cours présente un ensemble de principes communs aux différents types d’analyse (régression linéaire, analyse de variance, analyse de covariance), connu comme l’approche de l’analyse de données par comparaison de modèles, permettant une analyse des données catégorielles ou continues dans des plans intra, inter ou mixte. Le cours vise à donner les outils fondamentaux d'analyse de données pour les travaux d'études et de recherche de master de science.
Les travaux dirigés sont réalisés à l’aide du logiciel R (R-Studio), dans lesquels diverses compétences de programmation et d'analyse seront abordés. L'étudiant sera aussi préparé à l'analyse de puissance, à la rédaction selon les normes scientifiques (APA) et aux bonnes pratiques de l'analyse de données dans une science ouverte et déontologique.
Références : Judd, C. M., McClelland, G. H., Ryan, C. S., Muller, D., & Yzerbyt, V. (2010). Analyse des données : Une approche par comparaison de modèles. De Boeck.Broc, G. (2016). Stats faciles avec R. De Boeck Sup.R Core Team. (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/RStudio Team (2020). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA. http://www.rstudio.com/American Psychological Association. (2022). Publication Manual of the American Psychological Association. https://apastyle.apa.org/products/publication-manual-7th-edition
This course presents a set of principles common to different types of analysis (linear regression, analysis of variance, analysis of covariance), known as the model comparison approach to data analysis, allowing analysis of categorical or continuous data in within-subject, between-subject or mixed designs. The course aims to provide the fundamental tools of data analysis for M.Sc. study and research work.
The tutorials are carried out using R software (R-Studio), in which various programming and analysis skills will be covered. Students will also be prepared for power analysis, writing according to scientific standards (APA) and good practice in data analysis in an open and ethical science.
Période d'enseignement :
2023-2025 : Cours de Soutien / Tutoring (DevMaster, Master de l'Institut de Psychologie, ~ 24H)
Page updated
Google Sites
Report abuse