Programme des cours 2025-2026
STMN2011-1  
Formation mathématique 8 et didactique de la discipline
  • Mathématiques appliquées
  • Science des données
Durée :
Mathématiques appliquées : 10h Th
Science des données : 30h Th
Nombre de crédits :
Bachelier en enseignement section 3 : mathématiques et formation numérique4
Nom du professeur :
Mathématiques appliquées : Pierre PAQUAY
Science des données : Pierre PAQUAY
Coordinateur(s) :
Pierre PAQUAY
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au deuxième quadrimestre
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Mathématiques appliquées
Liste des notions abordées?:

Les mathématiques financières et la théorie des graphes 
Science des données
Liste des notions abordées?:

Le traitement des données et la littéracie numérique, la statistique descriptive à deux dimensions et le calcul des probabilités dan les cas discret et continu 
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Compétences visées :

  • Maitriser les contenus disciplinaires, leurs fondements épistémologiques, leur évolution scientifique et technologique, leur didactique et la méthodologie de leur enseignement
Savoirs développés 

  • Restituer et expliquer des concepts mathématiques en lien avec les notions vues au cours
Savoir-faire développés 

  • Appliquer et rédiger des procédures et des démarches se rapportant aux concepts mathématiques développés
  • Manipuler de manière adéquate les outils matériels 
  • Utiliser les outils de communication liés à l'apprentissage des matières tels que les langages symboliques, le langage mathématique et les représentations visuelles
  • Justifier
Savoir-être développés 

  • Faire preuve de rigueur
  • Faire preuve d'ouverture et d'esprit critique
Mathématiques appliquées
   
Science des données
   
Savoirs et compétences prérequis :
Mathématiques appliquées
Néant
Science des données
Néant
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Mathématiques appliquées
Les méthodes de travail se déclineront sous 3 formes :

  • Travaux individuels avec feedbacks personnalisés

  • Résolution d'exercices en semi-autonomie avec féédbacks personnalisés

  • Auto-socio-construction : formulation et confrontation des représentations initiales afin de construire un référentiel commun

Aide à la réussite :

  • Séances de réponses aux questions

  • Correction des exercices supplémentaires réalisés par les étudiants

  • Examen blanc
Science des données
Les méthodes de travail se déclineront sous 3 formes :

  • Travaux individuels avec feedbacks personnalisés

  • Résolution d'exercices en semi-autonomie avec féédbacks personnalisés

  • Auto-socio-construction : formulation et confrontation des représentations initiales afin de construire un référentiel commun

Aide à la réussite :

  • Séances de réponses aux questions

  • Correction des exercices supplémentaires réalisés par les étudiants

  • Examen blanc
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Mathématiques appliquées
Présentiel
Science des données
Présentiel
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Mathématiques appliquées
Des notes et des supports de cours seront mis à disposition des étudiants. 
Science des données
Des notes et des supports de cours seront mis à disposition des étudiants. 
Modalités d'évaluation et critères :
Les activités d'apprentissage Mathématiques appliquées et Science des données auront une pondération de 25% et 75% respectivement dans cette unité d'enseignement.
Mathématiques appliquées
L'évaluation consistera en un examen écrit qui portera sur : 

  • Les notions de mathématiques financières 
  • Les notions de théorie des graphes 
Le cas échéant, l'examen écrit de deuxième session portera sur les mêmes matières. 

Ces évaluations porteront principalement sur les critères suivants :  

  • La justesse des éléments mathématiques 
  • La structure logique et la clarté du raisonnement 
  • La justification de raisonnements 
Elles tiendront également compte de :  

  • L'application de procédures algébriques et numériques 
  • L'utilisation adéquate des langages mathématiques et symboliques 
L'examen écrit sur les notions de mathématique financière aura une pondération de 50% dans la note globale, l'examen écrit sur la théorie des graphes aura une pondération de 50% dans la note globale.

Il est à noter que 10% de la note de chaque examen seront consacrés à la maîtrise de la langue. 
Science des données
L'évaluation consistera en un examen écrit qui portera sur : 

  • Les notions de statistique descriptive à deux dimensions 
  • Les notions de calcul de probabilités dans les cas discret et continu 
Le cas échéant, l'examen écrit de deuxième session portera sur les mêmes matières. 

Ces évaluations porteront principalement sur les critères suivants :  

  • La justesse des éléments mathématiques 
  • La structure logique et la clarté du raisonnement 
  • La justification de raisonnements 
Elles tiendront également compte de :  

  • L'application de procédures algébriques et numériques 
  • L'utilisation adéquate des langages mathématiques et symboliques 
L'examen écrit sur les notions de statistique descriptive aura une pondération de 50% dans la note globale, l'examen écrit sur le calcul des probabilités aura une pondération de 50% dans la note globale.

Il est à noter que 10% de la note de chaque examen seront consacrés à la maîtrise de la langue. 
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Contacts :