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Parcours :
Agir et apprendre dans un monde de données

- je découvre
- je sais faire
- je fais faire

6 angles
thématiques

3 niveaux

  • Théoriques


  • Pratiques

Des propositions

Titre : "Enjeux et pratiques de l'éducation aux données"

Introduction au parcours de formation "agir et apprendre dans un monde de données"


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Titre : "La donnée débranchée, découvrir la manipulation de données à travers l'exemple de la météo en France"


...


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Titre : "Les alternatives, initiatives pour sortir de sa bulle de filtre"



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Titre : "La place des Sciences ouvertes de l'école à l'université"


Comprendre les enjeux des sciences participatives

La production participative (crowdsourcing) pour développer des compétences (académiques, numériques et psycho-sociales)

Adhérer à des dispositifs de sciences ouvertes


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Titre : "Données et visualisations de données, réflexions sur les propriétés visuelles des représentations"


Objectifs :

  • Connaitre les variables visuelles,
  • Choisir un signe, une couleur en tenant compte de son impact cognitif


Contenus :

  • Définition des notion de grains, couleurs, formes, proportions, tailles, textures
  • Mise en pratiques des principes d'élaboration de visualisation de données


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Titre : "Données et production de visualisations de données, les ressorts pour expliquer et raconter "



Comprendre les principes de la visualisation de données

Connaitre les compétences des programmes faisant appel à la représentation de données

Identifier des dispositifs pour engager ses élèves dans la production de visualisations de données




Titre : "Données et contribution, culture participative et citoyenne de la donnée"


  • S'initier au concept des « communs » dans un environnement numérique
  • Définir la logique de classe contributive
  • Identifier des dispositifs de classe contributive


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Titre : "Données et visualisations de données simples, clés de lecture pour mieux s'informer "


  • Catégoriser les diagrammes usuels (histogrammes, diagrammes en barres, circulaires proportionnels, courbes)
  • Analyser, questionner des représentations de données.
  • Évaluer les représentations graphiques de l'information pour distinguer : pertinence, erreur, désinformation


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Titre : "Datasprint"


Présentation et découverte


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Titre : "Les sciences ouvertes - objets connectés"


Une projet avec fabrication et recueil de données

Contribution et partage


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Titre : "Création de visualisations de données"


Objectifs :

  • Découvrir les principes et les ressorts pédagogiques de la visualisation de données
  • Choisir des formes graphiques afin d'éviter les biais cognitifs
  • Concevoir ses premières visualisations de données


Contenus :

  • Définition et enjeux de la visualisation de données en lien avec les usages pédagogiques, les programmes, les compétences des élèves
  • Présentation des principes de réalisations de visualisation de données
  • Démonstration d'outils simples pour produire ses propres graphiques, cartes, infographies


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Titre : "DataSprint dans sa classe"



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Titre : "Les visualisations de données : de l'analyse à la conception"


Catégoriser les diagrammes usuels en fonction des intentions de lémetteur

Repérer les biais d'informations dans les visualisations de données

Proposer une correction


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Titre : "Contribuer et documenter : l'outil DoDoc"



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Titre : "Données et production de visualisations de données, mise en récit des jeux de données "


  • Identifier les éléments constitutifs de la mise en récit graphique d’informations
  • Organiser l'information à communiquer, du graphique à l’infographie
  • Appliquer des ressorts graphiques pour soutenir un discours


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Titre : "Clés de lecture pour les visualisations de données complexe, mieux s'informer"


Objectifs :

  • Catégoriser les diagrammes complexes (diagrammes relationnels, cartes...)
  • Analyser, questionner des représentations de données.
  • Évaluer les représentation graphique de l'information pour distinguer : pertinence, erreur, désinformation


Contenus :

  • Différenciation des tyoes de diagrammes complexes en fonction des intentions de l'émetteur
  • Repérage des biais d'informations dans les visualisations de données
  • Élaboration de versions corrigées de visualisations repérées dans les médias


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Titre : "Citoyenneté, données et émancipation"


  • Identifier les enjeux économiques, sociopolitiques, juridiques et éthiques de la mise en données
  • Connaître et exercer ses droits, ses devoirs et ses responsabilités dans un environnement numérisé


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Titre : "IA mythe ou réalité"


Comprendre l'intelligence artificielle, ses impacts dans la sphère éducative et dans nos sociétés (impossible neutralité des algorythme, notion de biais)

Distinguer l'intelligence artificielle de l'apprentissage profond de l'apprentissage profond

Retenir des pistes pédagogiques pour aborder la question de l'intelligence en classe, dans les disciplines et en interdisciplinarité.


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Titre : "Les gisements de données : des pistes d'exploitation pour un usage pédagogique"


  • Connaitre l'open-data
  • Identifier des gisements de données ouvertes exploitables pour ou avec la classe
  • Distinguer les critères d’utilisation d’un jeu de données en classe (format, taille, qualité...)


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Titre : "Qualification d'un jeu de données utilisable en classe et éligible en open data"



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Titre : "Comment j'utilise les données pour une action citoyenne ?"


J'agis à mon niveau (quartier, commune, ...) avec des données.

ex : Vigie Nature, Birdlab, Streetmix...


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Titre : "Manipulation de données dans un environnement bureautique : le tableur." 1/3


Ouvrir un CSV (connaître les séparateurs)

Découvrir les fonction de tri (formules)

Introduction aux formules mathématiques et statistiques


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Titre : "Données et captation de l’attention"


  • Connaitre les principes de récolte des données, de captation de l’attention et les enjeux qu’ils recouvrent

  • Analyser les mécanismes de captation de l’attention

  • Identifier des ressources exploitables en classe pour aborder récolte des données et captation de l’attention en classe


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Titre : "Remix / Datasprint"



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Titre : "Découverte d'une plateforme sociale fréquentée par les ados : Tik-Tok"


Comprendre les mécanismes de captation de l'attention liés à la récolte de nos données.


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Titre : "Les données numériques un nouveau rapport au savoir"

Comprendre le circuit de l’information, de sa production à sa réception, ainsi que l’écosystème dans lequel il s’inscrit : ses acteurs et ses enjeux.

Comprendre le fonctionnement de l’Internet, du web, des réseaux sociaux numériques et d’autres plateformes numériques.


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Titre : "La Place des données dans la construction du savoir"


Savoir produire et diffuser une information en fonction du public visé à partir de données numériques


Savoir adapter sa posture d’enseignant·e et mettre en oeuvre de façon transversale des pédagogies et des stratégies d’apprentissage avec les données en prenant en compte les pratiques informationnelles et médiatiques des élèves.


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Titre : "Le texte : une donnée comme les autres"


Définir le rapport entre texte et données

Identifier comment la mise en données de textes permet le traitement de corpus étudiés en classe

Repérer des pratiques d'écriture créatives utilisant la mise en données de textes


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Titre : "Analyser un corpus de texte avec la textométrie (appréhender une masse de texte)"


Utiliser un outil de textométrie en ligne en vue d'aborder un texte long en classe

Produire des clés de lectures pour représenter, donner à voir un texte.


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Titre : "Manipulation de données dans un environnement bureautique : le tableur." 2/3


Augmenter / compléter les données disponibles / normaliser / harmoniser

(avec les fonctions du tableur - chercher / remplacer + format quali / quanti)


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Titre : "Manipulation de données dans un environnement bureautique : Python et OpenRefine." 3/3



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Titre : "Données et visualisations de données avancées pour mieux s'informer "


Catégoriser les diagrammes usuels en fonction des intentions de l'émetteur

Repérer les biais d'informations dans les visualisations de données

Proposer une correction


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Titre : "Représentation graphique d'un texte mis en données."


Montrer que les textes, corpus des données (cf webinaire DataTeam 3)

Représentation de textes à partir de données pour en proposer une lecture (évoquer l’aspect recherche/texto très rapidement) : Clara de Alberto, “microsearch” (fréquence et distribution d’occurrences dans le corpus), arbres de mots, tendances … graphes ;

Analyse de tweets, discours politique

Remix, Création de textes nouveaux à partir de données / mise en donnée de textes (poésie programmée, bot …)


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Titre : "Co-construire une action autour des datas en 2020-2021"



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Titre : "Wikipédia - Wikiconcours"




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Titre : "Procédés Créatifs et Remix"


Culture remix : quand le domaine public se Remix pour donner de nouvelles oeuvres artistiques à repartager


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Titre : "De la donnée à la recommandation : vivre avec les suggestions des plateformes "


  • Connaitre les principes de récolte des données, de captation de l’attention et les enjeux qu’ils recouvrent
  • Analyser les mécanismes de captation de l’attention
  • Identifier des ressources exploitables en classe pour aborder récolte des données et captation de l’attention en classe



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Titre : "Représentation graphique d’un texte mis en données"


Comprendre comment la mise en données du texte permet son analyse

Analyser un texte long, des corpus à l'aide d'outils statistiques

Représenter des relations dans un texte mis en données


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