Epreuve de pédagogie (numérique) interne

Attendus

  • un cours à distance sur un chapitre ou un point particulier illustrant la thématique “Dépendance et indépendance de variables aléatoire”

  • vous devrez préciser les pré-requis à ce cours et les compétences ou savoir-faire développés par ce cours

  • le rendu peut prendre la forme que vous souhaitez mais doit comprendre une réalisation numérique sous forme par exemple d’un TP en Python (pour vous donner une idée plus précise, vos collègues physiciens doivent moonter une expérience)

  • vous présenterez votre travail devant un jury. La soutenance durera environ 1 heure.

Tip

Le but de cette épreuve est de tester vos capacités pédagogiques, votre créativité mais en aucun cas votre dextérité avec les outils informatiques.

Warning

En conséquence, tout ce qui est dit ci-dessous est à titre d’exemple et ne doit en aucune manière être considéré comme des consignes.

Moyens

  • Le cours est supposé être à distance sans contact en direct avec les étudiants.

  • Tous les moyens sont autorisés (plus de renseignements là-dessus sous peu) mais on attend au moins un (gros) TP en Python (parce que c’est le plus universellement disponible).

Exemple

L’exemple le plus simple est de faire quelque chose autour des chaînes de Markov à espace d’états finis ou dénombrables selon le niveau auquel vous souhaitez vous placer (mais il n’y a pas que ça, il y aussi les vecteurs gaussiens, les martingales, les processus de Markov). Vous devez préparer un plan de cours avec des illustrations. Encore une fois le plus simple c’est d’envisager un TP sur ordinateur qui fasse découvrir les différents concepts ou leurs applications par des simulations à travers un ou plusieurs exemples bien choisis et travaillés de façon progressive.

Après avoir suivi le cours sur les chaînes de Markov, voilà comment le situer par rapport à un cours sur le même thème dans d’autres contextes.

  • Pour mutualiser la préparation aux oraux et à l’épreuve interne, choisissez dans les sujets de l’épreuve de modélisation de probabilités un exemple applicatif qui servira de fil rouge à votre cours.

Tip

Pour les textes de l’épreuve de modélisation, quelques sites en contiennent beaucoup

  • Tout cela doit être pensé dans le cadre d’un enseignement à distance sans contact en temps réel avec les étudiants.

  • Au delà du TP sur ipython, vous pouvez préparer des videos (si vous avez les outils pour le faire), utiliser une plate-forme d’enseignement comme Moodle qui permet de faire des quizz, des tests, etc à condition que cela apporte quelque chose à votre cours.

  • Il ne s’agit pas de faire une débauche de moyens technologiques mais de voir comment ceux que vous maitrisez peuvent être utilisés intelligemment.

Ressources informatiques

  • Pour les softs de calcul,

    • Sage. Permet le calcul littéral et les méthodes numériques dans un même environnement.

    • Python et surtout son interface jupyter. Installer Anaconda

    • Prenez du temps pour vous familiariser avec les interfaces, notamment la façon de faire des graphiques vite et bien. Vous n’aurez pas le temps de vous poser ce genre de questions le jour de l’épreuve.

    • Dans les deux cas, la bibliothèque numpy est quasiment indispensable. La bibliothèque scipy contient aussi des choses intéressantes.

    • Une introduction à Python qui est le langage de base de Sage (Python 2) et Python. Il y a quelques différences entre python 2.7 et python 3.* mais rien de bien pénible.

    • Une autre introduction avec des indications sur la bibliothèque numpy

    • En ce qui concerne SAGE, il y un livre totalement dévolu aux maths avec SAGE

  • Pour le rapport, il est indispensable de le taper en LaTeX. De nombreux tutoriels sont accessibles en ligne.

  • N’hésitez pas à utiliser des plateformes pédagogiques comme Moodle.

Difficultés à surmonter

  • cadrer le cours en termes de pré-requis et de compétences à acquérir

  • sur un domaine que nous ne maîtrisez pas forcément

  • gérer le manque de contact direct avec les étudiants potentiels

  • construire un cours avec des outils numériques et non pas traduire un cours existant (fait pour être réalisé en classe) en un cours à distance

Note

On vous laisse toute latitude sur la présentation du cours parce que vous n’avez certainement pas le même rapport au numérique que nous…

Warning

Le plagiat est proscrit et sera sévèrement sanctionné !