2024-2025
Rue des Carmes 19b
7500 Tournai
Fiche ects de l'unité d'enseignement #855 intitulée :
Traitement numérique des données, probabilités et statistiques (Partie IV)
Bachelier Agrégé(e) en Mathématiques - Bloc 3
Informations
Responsable d'UE : Jessica SOTTIAUX
Bloc : AESI Math Tou 3
Période : 1er et 2e quadrimestres
Durée : 30 h
Crédits : 2 ects
UE Prérequises : aucune
UE Corequises : aucune
Activité d'apprentissage (AA)
- Traitement numérique des données, probabilités et statistiques - Partie 4 : 30 h, Jessica SOTTIAUX
Connaissances et compétences préalables
Néant.
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
- Entretenir un rapport critique et autonome avec le savoir scientifique et oser innover
- Adopter une attitude de recherche et de curiosité intellectuelle
- Participer à des groupes ou des réseaux de recherche pour enrichir sa pratique professionnelle
- Mettre en question ses connaissances et ses pratiques
- Actualiser ses connaissances et ajuster, voire transformer ses pratiques
- Apprécier la qualité des documents pédagogiques (manuels scolaires et livres du professeur associés, ressources documentaires, logiciels d’enseignement...).
- Développer une expertise dans les contenus enseignés et dans la méthodologie de leur enseignement
- Entretenir une culture générale importante afin d’éveiller les élèves au monde
- S’approprier les contenus, concepts, notions, démarches et méthodes de chacun des champs disciplinaires et psychopédagogiques
- Mettre en oeuvre des dispositifs didactiques dans les différentes disciplines enseignées
- Etablir des liens entre les différents savoirs (en ce compris Décrets, socles de compétences, programmes) pour construire une action réfléchie
Acquis d'apprentissage spécifiques
- Maîtriser les concepts fondamentaux des variables aléatoires.
- Résoudre des problèmes variés portant sur des expériences aléatoires.
- Interpréter des résultats et leur donner du sens.
- Étudier les relations entre deux variables statistiques.
Contenu de l'AA
- Variables aléatoires, caractéristiques, principales lois ...
- Etude de deux variables statistiques.
- Module complémentaire : Chaines de Markov.
Répartition des heures
15 h de théorie, 15 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, approche avec TIC, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Français
Supports
Syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Ressources bibliographiques
OUELLET, G., Statistique et probabilités, éd. Le Griffon d’argile
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note aux AA
Langues d'évaluation :
- Traitement numérique des données, probabilités et statistiques - Partie 4 : français
Pondération par AA :
- Traitement numérique des données, probabilités et statistiques - Partie 4 : 100 %
Modalités d'évaluation :
Traitement numérique des données, probabilités et statistiques - Partie 4 :
A la fin du 1er quadrimestre, évaluation partielle (non dispensatoire) : examen écrit 40 %. Cette partie sera représentée en août en cas d'échec.
Lors de la session de juin, évaluation partielle : examen écrit 60 %. Cette partie sera représentée en août en cas d'échec.
L'évaluation comprend deux évaluations partielles (un écrit en décembre et un écrit en juin). En première session, l'échec à l'une des parties peut entraîner l'échec à l'UE. L'étudiant devra alors représenter la partie en échec lors de la seconde session.