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Theses

Classification Hiérarchique Implicative et Cohésitive selon la mesure MGK - Application en didactique de l'informatique

Résumé : L’analyse statistique implicative (ASI) est un outil d’analyse de données dédié initialement pour les recherches en didactique de disciplines. Dans cette thèse nous réalisons l’implémentation sur un langage de programmation des nouvelles algorithmes de construction du dendrogramme représentant la classification hiérarchique cohésitive et implicative selon la nouvelle cohésion basée sur MGK. Ce travail comprend aussi l’utilisation de l’outil logiciel ainsi élaboré sur des données, nous permettant d’analyser des curriculum de l’informatique dans le modèle anglosaxon, comparés au curriculum de l’informatique de l’ENSET. L’analyse obtenue nous a permis de créer et d’adapter un nouveau curriculum de l’informatique, et plus particulièrement l’algorithmique et programmation en classe de seconde au lycée de Madagascar. Comme, la formation des jeunes exige une démarche de pensée nouvelle « modélisante, algorithmique et organisationnelle » qui est une pensée informatique liée à la science de traitement de l’information. Ce programme d’informatique est dans ce cas pris comme pré-requis des élèves qui voudraient poursuivre le cursus Informatique au niveau supérieur. Nous proposons aussi dans ce travail quelques méthodes d’apprentissage de l’algorithmique et programmation en utilisant le logiciel SCRATCH en tenant compte les deux composantes qui nous paraissent inévitables, « Communauté et TIC » dans le système pédagogique.
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02172222
Contributor : Hery Frédéric Rakotomalala <>
Submitted on : Wednesday, July 3, 2019 - 3:51:29 PM
Last modification on : Tuesday, July 21, 2020 - 5:37:30 PM

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Hery Frédéric Rakotomalala. Classification Hiérarchique Implicative et Cohésitive selon la mesure MGK - Application en didactique de l'informatique. Education. Université d'Antananarivo, 2019. Français. ⟨tel-02172222⟩

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