TraAM svt- Former au Big data et au data mining pour comprendre les dynamiques écosystémiques
TraAM svt- Former au Big data et au data mining pour comprendre les dynamiques écosystémiques
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Cette année les TraAM cherchent à exploiter le numérique pour permettre aux élèves de mieux appréhender les dynamiques écosystémiques et mieux intégrer les échelles spatiales et temporelles. Dans l’académie de Grenoble nous avons cherché en particulier à former les élèves au Big data et au data mining pour comprendre les dynamiques écosystémiques.
Notre projet a permis la construction de ressources rendant accessibles les bases de données (big data) du domaine de l'environnement. Il s'agit de développer les compétences numériques de façon progressive du cycle 3 jusqu'au baccalauréat en proposant des bases de données prétraitées, des sélections de jeux de données ou des stratégies de recherche dans les bases en ligne. L'accent est mis sur les diverses visualisations (tableaux, graphiques, cartographies, animations) rendant ces données accessibles en mettant en avant les interrelations au sein des écosystèmes. La construction de ces bases de données dans le cadre de programmes de sciences participatives, questionne les liens entre citoyens, big data et construction des savoirs scientifiques.
Les scénarii pédagogiques proposés concernent les classes de collège (3eme et 6eme) et de lycée (1ere Spécialité SVT et Terminale Enseignement Scientifique).
Vous trouverez ci-dessous les 4 scenarii et un peu plus loin, le descriptif du projet.
Camille Peybernes , Fabien Pikorki , Séverine Castanier,
Jonathan Rossi, Marie Matt, Vanitha Dovis
1) Perturbation et résilience des écosystèmes
Fichier attaché | Taille |
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En format doc | 1.82 Mo |
En format pdf | 821.29 Ko |