Les sciences de l’éducation connaissent depuis quelques décennies un grand essor, stimulées entre autres par l’évolution rapide des sociétés contemporaines qui bouleverse les milieux éducatifs et transforme la pratique de l’éducation. Le développement et l’application de plus en plus large de méthodes de recherche qualitatives et quantitatives en sciences de l’éducation favorisent d’ailleurs le renouvellement des pratiques méthodologiques ainsi que l’adéquation de la recherche empirique à la complexité croissante du champ éducatif. Parce que les grands enjeux en éducation sont de plus en plus complexes, il devient nécessaire de créer de nouveaux savoirs. Une façon d’y parvenir consiste en la mise en commun des savoirs en éducation et dans d’autres disciplines. La multidisciplinarité et l’interdisciplinarité prennent d’ailleurs, depuis quelques années, une place toujours plus importante dans le monde scientifique, comme en témoigne, par exemple, la création de nombreux programmes multidisciplinaires dans les universités et les organismes subventionnaires. En phase avec ce zeitgeist, les chercheurs en sciences de l’éducation devraient ainsi tirer profit de la richesse pluridisciplinaire propre aux sciences humaines afin de favoriser l’avancement des connaissances en éducation ainsi que l’évolution de la discipline. C’est dans cette optique que ce numéro thématique de la revue Mesure et évaluation en éducation a été conçu. En effet, l’objectif est d’emprunter des idées ainsi que des techniques méthodologiques et statistiques à diverses disciplines des sciences humaines afin d’inspirer les chercheurs en sciences de l’éducation dans leurs recherches. Ce numéro propose une série d’articles rédigés en français ou en anglais par des experts canadiens et européens provenant de divers champs de recherche en sciences humaines, portant sur des enjeux importants liés aux méthodes de recherche et d’analyse de données. Ces articles peuvent prendre une des trois formes suivantes : 1) un compte rendu de recherche empirique sur une nouvelle approche méthodologique ou statistique (innovation) ; 2) une réflexion d’ordre théorique sur une thématique centrale aux méthodes de recherche (synthèse) ; ou 3) un texte à portée didactique proposant une mise à niveau sur les fondements et sur l’exploitation d’outils méthodologiques ou statistiques (pratique). Dans ce numéro thématique consacré aux méthodes de recherche et d’analyse en sciences humaines, le lecteur trouvera dans un premier temps une mise à l’épreuve des qualités scientifiques de nouveaux outils de collecte de données qualitatives pour une étude multicas internationale élaborés par France Picard et Annie Pilote (Université Laval), Gaële Goastellec (Université de Lausanne), Michel Turcotte (Université Laval) et Noémie Olympio (Université Aix-Marseille). Cette étude comparative vise à opérationnaliser et à appliquer la théorie de la justice sociale proposée par Amartya Sen au champ de l’orientation grâce à une approche multidisciplinaire novatrice de récolte de données qualitatives provenant de trois niveaux distincts du service d’orientation (les responsables du service, les conseillers en orientation et les bénéficiaires) offert dans les écoles de cinq pays répartis sur trois continents. Dans le deuxième article, Mark J. Gierl et Hollis Lai (University of Alberta) proposent une méthode de génération automatique d’items multilingues pour le développement de tests. Les auteurs décrivent tout d’abord les trois étapes de l’approche de génération automatique d’items (identification du contenu, création de modèles d’items et génération informatique d’items) pour ensuite décrire une stratégie permettant à cette approche de générer des items dans plusieurs langues. Ils terminent en démontrant l’efficacité de leur méthode en l’appliquant pour créer une version anglophone et une version francophone d’un test dans le domaine de la formation médicale. Le numéro thématique se poursuit avec une introduction sur la fonction statistique de vraisemblance. Dans cet article, Denis Cousineau et Teresa A. Allan (Université d’Ottawa) montrent comment le concept de vraisemblance …