# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Multiple (2 études de cas)
2. Type de cas :
Contrasté : Deux enseignantes ayant des expériences professionnelles bien différentes.
3. Stratégie d'échantillonnage :
Par contraste
4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

déjà un enseignant M + une enseignante F
un novice + un expérimenté

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
multiple
2. Type de cas :
Contrasté
3. Stratégie d'échantillonnage :
par contraste
4. Description de l'échantillonnage "idéal" :
deux individus

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
cas unique
2. Type de cas :
extrême
3. Stratégie d'échantillonnage :
échantillon événementiel
4. Description de l'échantillonnage "idéal" :
le top ce serait peut-être d'avoir ou moins 2 cas mais vu la rareté du phénomène... complexe

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
cas unique
2. Type de cas :
cas extrême ( inhabituel)
3. Stratégie d'échantillonnage :
échantillon d'acteur
4. Description de l'échantillonnage "idéal" : un individu

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Multiple
2. Type de cas :
Contrasté
3. Stratégie d'échantillonnage :
Par contraste
4. Description de l'échantillonnage "idéal" : groupe "expérience ASPA" et groupe "pas d'expérience ASPA", au moins 2 participants (dans l'idéal 4, 2 de chaque)

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Cas unique

2. Type de cas :
Cas extrême

3. Stratégie d'échantillonnage :
Evénementiel

4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Multiples (2 cas)
2. Type de cas :
cas à priori différents
3. Stratégie d'échantillonnage :
par constrate

4. Description de l'échantillonnage "idéal" :
Représentation des deux groupes (avec ASPA et sans ASPA) (2personnes). Observer ce qui est similaire et ce qui est différent

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Il y a 2 enseignantes: multiple

2. Type de cas :
2 enseignantes différentes: contrasté

3. Stratégie d'échantillonnage : par contraste car au moins 2 personnes différentes

4. Description de l'échantillonnage "idéal" : deux cas représentatifs différents et complémentaires

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
cas unique

2. Type de cas :
Cas extrême

3. Stratégie d'échantillonnage :
Une seule personne
4. Description de l'échantillonnage "idéal" : évenementiel (rechercher des personnes qui ont cette maladie et faire des comparaisons pour développer une théorie)

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Cas multiple (2)
2. Type de cas :
Cas contrasté
3. Stratégie d'échantillonnage :
Échantillon par contraste
4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?

2. Type de cas :

3. Stratégie d'échantillonnage :

4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
cas multiple (nous n'avions pas vu la deuxième dia)
2. Type de cas :
à priori différent
3. Stratégie d'échantillonnage :
par contraste
4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ? cas unique

2. Type de cas : cas extrême

3. Stratégie d'échantillonnage : un seul patient atteint

4. Description de l'échantillonnage "idéal" : un cas rare

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
cas multiple
2. Type de cas :
confirmatoire
3. Stratégie d'échantillonnage :
homogénéisation
4. Description de l'échantillonnage "idéal" : Le plus grand nombre correspond aux conditions

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?

2. Type de cas :

3. Stratégie d'échantillonnage :

4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Cas unique
2. Type de cas :
Cas extrême
3. Stratégie d'échantillonnage :
Échantillon événementiel
4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Discussion dans le groupe : une partie penche vers multiple et une autre s'interroge si pas cas unique plutot ? pour moi cas unique encastré (même contexte pour tout le monde ( pandémie), et pour moi le cas c'est les élèves qui réussissent et les unités d'analyse sont les élèves avec leurs singularités dc plusieurs unités d'analyse mais 1 cas)

2. Type de cas :

3. Stratégie d'échantillonnage :
échantillonage évènementiel ?

4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?

2. Type de cas :

3. Stratégie d'échantillonnage :

4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ? cas multiple car plein d'élèves

2. Type de cas : confirmatoire, des élèves qui ont réussi contre toute attente

3. Stratégie d'échantillonnage : homogénéisation car on veut comprendre tous les élèves qui ont réussi

4. Description de l'échantillonnage "idéal" : plein d'élèves aux facteurs de réussite qui ont des points communs

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?

2. Type de cas :

3. Stratégie d'échantillonnage :

4. Description de l'échantillonnage "idéal" :

# data[].attributes.body
1. Cas unique ou multiple ?
Cas multiple
2. Type de cas :
Cas confirmatoire
3. Stratégie d'échantillonnage :
L'homogénéisation
4. Description de l'échantillonnage "idéal" :