, « Comment donc analyser le didactique qui est présent dans une situation qui nous est donnée à connaître soit par l'observation directe, soit par une description orale ou écrite -qui peut être plus ou moins allusive, plus ou moins précise -de cette situation, Pour reprendre des éléments de notre cadre théorique de la TAD (cf. 1.4) citons les prescriptions de Chevallard, p.15, 2012.
, aux questions suivantes (?): -Quelle est l'institution mandante de S(X ; Y ; ?) ? -Qu'est-ce que X ? -Qu'est-ce que Y ? -Qu'est-ce que ? ? -Que font X et Y pour que X «apprenne» ? -Qu'est-ce que X aura-t-il pu apprendre, ?) présents ou évoqués dans la situation à analyser. Pour chacun d'eux, on doit alors s'efforcer de répondre, dans toute la mesure du possible (qui dépend des informations disponibles ou raisonnablement conjecturables)
, ?) a-t-il pu apporter dans les conditions et les contraintes gouvernant son fonctionnement ultérieur ?
, que ?) fournit une grille d'analyse pertinente et plutôt universelle que nous avons tenté d'utiliser à bon escient, notamment dans nos formulaires de suivi, notre questionnaire final aux étudiants (X) et notre guide d'entretien avec l'enseignant (Y) coencadrant le PER. Calendrier prévisionnel et journal de bord personnel Tout d'abord, en parallèle de la formation des groupes, nous avons mis en place le calendrier prévisionnel des séances du PER en utilisant les créneaux déjà réservés dans les plannings des étudiants pour leurs projets, et en en ajoutant d'autres selon les agendas de chacun. L'objectif était que les deux encadrants puissent être présents pour interagir avec tous les étudiants à chaque fois. Nous indiquons ici ce planning prévisionnel, se déroulant sur une durée globale de 10 heures. Nous précisons les objectifs que nous nous sommes fixés pour chacune des séances : -23/03/2018, 30 mn : rencontre avec les étudiants
, Séance #0, 1h30 : choix de responsables du suivi, présentation de la question génératrice
, Séance #1, 1h30 : exposé des premiers résultats de recherche, choix des sous questions. Attributions par groupe
, Séance #4, 2h : bilan final et préparation de la présentation -01/06/2018, Séance #5, 30 mn : exposés, Séance #2, 2h : suivi global et/ou individuel, 2018.
, nous avons indiqué aux étudiants que nous étions à leur disposition pour d'autres rencontres sur rendez-vous si nécessaire, et nous avons dû expliquer comment cette notion de parcours pouvait s'intégrer dans l'objectif des projets TICE proposés par l'ingénieure pédagogique de l'école. -Contenus mathématiques mis en oeuvre : Nous n'avons pas approfondi mathématiquement le sujet [PT] ni avant ni pendant la séance, Signalons que lors de la séance de présentation/rencontre (23/03/2018)
, Modalités de travail : Une réunion de l'ensemble du groupe a été programmée avec nos 2 tuteurs
, Faire des recherches [RE] sur les différents sujets [PT] afin de fournir [DR] de quoi réaliser un plan des choses que l'on réalisera lors de notre projet TICE
, ou etc.) doit également être étudiée pour pouvoir fournir une maquette de notre support de présentation
, Pour les réponses individuelles pour cette même séance, nous regroupons ici toutes les réponses obtenues : -Objectifs de la séance : Trouver les axes d'étude du TICE
, Répartition [ASPD] des axes d'étude en fonction des binômes, IC
, Nous nous sommes retrouvés
, La séance à duré environ 2h
, Objectifs pour la prochaine séance : Effectuer des recherches bibliographiques [MM] sur le sujet : « Comment détecter et gérer des données aberrantes ?
, MM (7,7%) et BNBC (3,8%), ce qui montre un début de prise en compte (via une diffusion et réception d'informations) de rapport entre les concepts éventuellement nouveaux et ceux qui proviennent du cours, à partir de média externes au milieu. Lors de cette séance
, mais la dialectique qui prend le dessus sur les autres est celle de la recherche et de l'étude (RE, 20,8%), Ces trois dialectiques sont complétées par la dialectique des médias et des milieux (MM, 13%) et celle du parachutiste et du truffier (10,4%). Les quatre autres dialectiques sont également présentes, avec des pourcentages entre 5,2% et 7,8%. La deuxième séance de suivi
, Ceci donne une physionomie légèrement différente de la précédente : ces deux dialectiques prennent le devant de celle de média-milieu et parachutistetruffier. Une interprétation possible est que la prise en compte des nouvelles informations (concepts, contenus mathématiques ou chimiques) venant de divers médias et dans le souci de se maintenir dans le, En effet, on y voit se mettre en place toutes les dialectiques, ce qui n'est pas le cas des autres séances. Parmi les moins représentées, on retrouve la dialectique du sujet et du hors-sujet et celle des boîtes noires et boîtes claires
, Les dialectiques DR et LE sont ici au plus fort (respectivement 32,5% et 27,5%), ce qui représente une montée en puissance du phénomène commencé à la séance #3. Viennent ensuite ASPD (17,5%) et IC (15%) avec encore un niveau élevé, comme dans toutes les séances du PER. Enfin MM et RE sont encore faiblement présentes (5% et 2,5% respectivement), ce qui correspond sans doute aux dernières vérifications des informations avant publication sur la page web, séance #4 a une physionomie qui correspond à ce à quoi on peut s'attendre pour une séance de synthèse et de préparation de la présentation orale
, Deux nouvelles hypothèses de travail sont alors formulées concernant la taille de l'échantillon (! < 30) et l'homoscédasticité (non dispersion des variances, qui correspond ici à la non-dérive dans le temps) des données prélevées ou simulées. Le protocole du test est alors décrit de manière très générale dans le sens où les hypothèses nulle et alternative du test sont respectivement « Pas de différence significative » et « Différence significative », sans préciser s'il peut s'agir de la moyenne ou d'autres indicateurs statistiques. La formule de la statistique t est donnée et ses paramètres explicités
, est introduit par la phrase suivante : « Le test ! est un test qui sert à comparer les valeurs de deux dispersions, et d'en déduire si ces dispersions sont semblables (homoscédasticité) ou différentes (hétéroscédasticité). » Cette phrase est suivie par la présentation d'une courbe de la forme !(!) sans légende faisant apparaître une zone grisée indiquant 95% (de l'aire sous la courbe). La délimitation avec les 5% restants est matérialisée par une barre, Le test ! (cf. Figure 5-19)
, la phrase suivante permet de préciser les conditions d'utilisation de ce test : « Ce test ne dépend pas de la taille de l'échantillon et peut donc être appliqué à chaque fois. Il reste donc à choisir le risque ? correspondant à la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle quand celle-ci est vraie, il est généralement égal à 0,05. » Enfin, la formule de la statistique ! est donnée et la façon de conclure est explicitée en se référant à la table mise à disposition en annexe, Avant la présentation des hypothèses du test ! (H0 étant l'hypothèse d'homoscédasticité au risque ?)
, Pour le test de Student, il semble que la théorie ? est dissimulée dans la phrase « Dans ce test, l'estimation de la variance vraie ? 2 par la variance estimée s 2 n'est plus possible. », qui ne justifie en rien la technologie ? présentée après. De même, Ces fiches servent au étudiants de références essentiellement technologiques pour la mise en oeuvre des techniques ? et des types de tâches T décrits plus loin dans la réponse à la question Q0 et correspondant au déroulement du « cas concret n°2 » du médicament rare
, Nous ne donnons pas de détails pour les praxéologies autres que celles correspondant à l'utilisation des tests t et F. Dans un souci de compréhension, nous présentons néanmoins la démarche complète de ce parcours n°2, nous décrivons les praxéologies rencontrées pour répondre à la question Q0 dans le cas concret n°2 d'un médicament rare
, 5) qui se décompose dans ce PER en trois parties correspondant à trois cas particuliers appelés « cas concrets ». Pour rester dans le cadre d'utilisation des deux tests étudiés dans le cours de Romuald (Student et Fischer, cf. 5.5.2), nous avons choisi de nous intéresser ici uniquement au cas concret n°2 qui propose de répondre à la question génératrice sur une population mère de N=5000 comprimés
, Une deuxième catégorie de correspond à des considérations méthodologiques : 5 personnes citent le travail en groupe (« très intéressant », « permet de fournir un travail conséquent en un temps réduit (?) », etc.) et 1 de ces étudiants a également relevé un fonctionnement méthodologique, peut-être nouveau : « l'utilisation de quelques ressources mathématiques ». La catégorie ayant réuni le plus de réponses est celle correspondant à l'apprentissage ou l'approfondissement de contenus mathématiques : -« nouvelles connaissances en statistiques », -« méthodes pour tester la normalité et la transformation des données non-normales », -« connaître certaines choses qui n'ont pas été vues en cours », -« recherche de la dérive des données dans le temps », -« approfondissement du cours de statistiques ». Ce type de réponse concerne la moitié des étudiants, soit 7 sur 14. Soulignons que ces réponses montrent qu'il s'est déroulé dans le PER un apprentissage de statistiques, qui n'est pas vu ici par les étudiants comme des bases mathématiques. Il se peut que ça soit un effet du curriculum en France puisqu'effectivement, les statistiques, Pour commencer, les étudiants expliquent le choix d'un échantillon de taille n=29 pour leur simulation. Le chiffre de n=29 est justifié par l'utilisation d'une table pour un de niveau de confiance de 95% (?=0,05) et d*=0 (ce qui signifie qu'aucun élément défectueux n'est souhaité
, Sur le fond, du point de vue des statistiques, Romuald est certain, vu la qualité du travail rendu, que les étudiants ont fait des progrès. Il pense que les étudiants ont travaillé plus intensément mais aussi d'une manière différente sur le sujet proposé. Et même si dans le compterendu final il retrouve la quasi-intégralité du contenu de son propre cours, il pense que les étuavec un enseignement à d'autres étudiants non-spécialistes ? Quelle rôle les logiciels peuvent-ils jouer sur ces aspects ? Dans notre étude sur le PER (chapitre 5), il a été question furtivement question de l'évaluation de l'apprentissage de statistiques par les étudiants. En effet, nous avons pu juger l'activité mathématique, mais pas les progrès que les étudiants ont réalisés dans l'utilisation des statistiques. C'est une piste qui nous semble à creuser, en incluant les questions suivantes : Comment évaluer un enseignement par PER ? Comment l'intégration d'un PER dans un enseignement classique influe sur les capacités mathématiques des étudiants ?, Pour le fonctionnement du Parcours d'Étude et de Recherche qui nous intéresse ici
, Dans la dernière sous-partie suivante, nous nous intéressons à des perspectives théoriques et d'autres actions didactiques que celles déjà évoquées dans les sous-parties précédentes
, que la problématique générale de nos travaux semblait présenter un fort intérêt chez les participants. Certains ingénieurs ont été jusqu'à proposer de porter cette réflexion au niveau ministériel? De même des enseignants d'autres écoles d'ingénieurs se sont intéressés à notre travail et nous ont demandé d'intervenir pour présenter nos travaux à leurs collègues. Ceci a été l'occasion d'échanges très intéressants, qui ont en retour nourri indirectement nos travaux. Nous pensons donc qu'une diffusion de nos travaux, sous une forme à déterminer, pourrait être mise en place auprès de ce type d'enseignants, pour voir si une formation pour ces enseignants pourrait être envisagée, Perspectives théoriques et possibilités d'actions didactiques Nous avons constaté au cours des entretiens auprès des ingénieurs comme des enseignants
, Plusieurs questions se posent alors : Quels liens prévoir avec l'enseignement existant de probabilités ? Quelle forme donner à ce type d'enseignement ? Comment rendre un tel enseignement intéressant et motivant pour les futurs élèves ingénieurs ? Au vu de ce qui existe actuellement en CPGE, nous pouvons dire que dans les épreuves de TIPE qui existent pour certains concours aux grandes écoles, il semble possible de faire travailler les étudiants sur des problématiques statistiques en lien avec la spécialité de diplôme de leur choix. Ce type d'enseignement pourrait alors prendre la forme de PER, Devant à la fois l'importance de la place que semblent avoir les statistiques dans le métier d'ingénieur et leur absence en cycle préparatoire, il pourrait être envisageable de nous intéresser au bien-fondé d'un tel enseignement en cycle préparatoire
, En effet, nous n'avons pas tranché la question de l'intérêt de l'étude de la transition entre cycle préparatoire (sous chacune de ses formes) et le cycle ingénieur. Sans compter que le cycle ingénieur est la dernière étape avant la transition du milieu de la formation au milieu professionnel. Nous savons, d'après l'étude IESF qui nous a servi de référence dans la thèse que les employeurs sont globalement satisfaits des ingénieurs qu'ils emploient. Mais qu'en est-il du niveau de mathématiques ? Est-ce important pour eux et pour quelles raisons ? Sur ce thème comme sur d'autres proposés précédemment, nous prévoyons d'intégrer de telles recherches dans la continuité des nombreux travaux existants à l'international (cf. 1.4.7) en réalisant des travaux avec des chercheurs d'autres pays pour obtenir des comparaisons afin d'essayer de mieux comprendre les spécificités et d'améliorer, se sont posées des problématiques de transition qui restent à élucider
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