Formation SDGN - Journée 1 - 1920

Lycée les Bruyères - SOTTEVILLE-LES-ROUEN

Vincent MeunierJean Ferey

Journée1

Mardi 1/10/195/11/19

Lycée les Fontenelles - LOUVIERS

Formation

#SDGN

Le programme de la journée

Comment définir les nouvelles notions du thème 2 ?Comment les aborder avec les élèves ?

Des apports théoriques

Les nouvelles notions du programme de 2019

Les nouveautés du programme

Quels sont les outils numériques que l'on peut utiliser en SDGN ?Comment utiliser ces outils avec les élèves ?

Des pistes pédagogiques

En quoi consiste cette épreuve ?Comment les candidats seront-ils évalués ?

L'épreuve de SDGN

Mathieu LABBOUZ, IA IPR

En quoi consiste cette épreuve ?Comment les candidats seront-ils évalués ?

L'épreuve de SDGN

Mathieu LABBOUZ, IA IPR

Les nouvelles notions du programme de 2019

Les nouveautés du programme

• Contrôle de soi
• Compétences / pofil de compétences
• Identité numérique
• Réseaux sociaux d'entreprise

• Gouvernement des organisations
• Mode de contrôle des dirigeants
• Buts de l'organisation
• Structure de propriété
• Action collective organisée

• Fiche de poste
• Leadership
• Motivation / incitation
• Aptitude à gérer les conflits
• Hiérarchie

• Tableau de bord
• Nouveaux liens de travail (contractualisation, autoentrepreunariat)
• Conflits et consensus au seil de l'organisation

Commentconcilier gestionefficace desressourceshumaines et coûtdu travail ?

Comment unindividu devient-ilacteur dans uneorganisation ?

Comment définirles différentstypesd’organisation ?

Thème 1 : De l'invidu à l'acteur

• Intelligence artificielle
• Automatisation des tâches organisationnelles

• Données à caractère personnel
• Méga données (big data)
• Données ouvertes (Open data)

• Système de gestion intégrée
• Système de gestion industriel, sites de marchés, etc...
• Mobilité
• Informatique en nuage (cloud computing)

Le numérique crée-t-il de l’agilité oude la rigiditéorganisationnelle ?

Comment lepartage del’informationcontribue- t-il àl’émergence d’une« intelligencecollective » ?

En quoi lestechnologiestransforment-ellesl’information enressource ?

Thème 2 : Numérique et intelligence collective

• Performance environnementale
• Tableau de bord

• Valeur actionnariale
• Valeur boursière
• Valeur partenariale
• indicateurs des médias sociaux
• avis communautaires
• recommandations
• réputation

La création devaleur conduit-elletoujours à uneperformanceglobale ?

Peut-on mesurer lacontribution dechaque acteur à lacréation devaleur ?

Thème 3 : Création de valeur et performance

• dépendance énergétique et technologique
• empreinte environnementale

• Lien entre le temps et la valeur financière
• Outils de simulation
• Calendrier prévisionnel

L’améliorationde laperformanceest-elle sansrisque ?

Quelle prise encompte dutemps dans lagestion del’organisation ?

Thème 4 : Temps et risque

Comment définir les nouvelles notions du thème 2 ?Comment les aborder avec les élèves ?

Des apports théoriques

01

"Une donnée ouverte (en anglais open data) est une information publique brute, qui a vocation à être librement accessible et réutilisable. La philosophie pratique des données ouvertes préconise une libre disponibilité pour tous et chacun, sans restriction de copyright, brevets ou d'autres mécanismes de contrôle.En informatique, une donnée ouverte est une information structurée ou pas, publique ou privée et généralement non utilisable par un humain mais interprétable par une machine." Source : Eduscol.education

Données ouvertes (open data)

• Complète
• Primaire
• Opportune
• Accessible
• Exploitable
• Non discriminatoire
• Non propriétaire
• Libre de droit

Les 8 qualités d'une open data

Une vidéo qui montre des exemples d'utilisation de l'open data

Le site Data.gouv

Un diaporama pour en savoir plus

02

On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l’on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d’internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc. Le gigantesque volume de données numériques produites combiné aux capacités sans cesse accrues de stockage et à des outils d’analyse en temps réel de plus en plus sophistiqués offre aujourd’hui des possibilités inégalées d’exploitation des informations. Les ensembles de données traités correspondant à la définition du big data répondent à trois caractéristiques principales : volume, vélocité et variété. Source : CNIL

Méga données (big data)

104 milliards Kwh

C'est la consommation énergétique du big data dans le monde en 2020

1,7 Mo

C'est le poids des données produites par personne et par seconde en 2020

230 milliards $

C'est l'estimation du marché du big data en 2020

Les plus gros data centers du monde

Comment les données sont-elles collectées ?

Internet en temps réel

Quels sont les outils numériques que l'on peut utiliser en SDGN ?Comment utiliser ces outils avec les élèves ?

Des pistes pédagogiques

Exemples d'outils numériques

Les élèves choisissent une entreprise présente sur le net et qui collecte les données de ses utilisateurs. L'objectif est que l'élève explique quelles sont les données collectées et comment sont-elles utilisées. Les élèves partagent le fruit de leurs recherches à l'ensemble de la classe.

Exemple 2

A partir d'un contexte d'entreprise, demander aux élèves de rechercher des informations à partir de sites d'open data. Le but est que l'élève comprenne l'intérêt d'utiliser les données ouvertes pour comprendre le marché de l'entreprise.

Exemple 1

Des exemples de scénarii pédagogiques