Statistique en mouvement : leçons du passé et perspectives d’avenir
Article mis en ligne le 9 février 2018
dernière modification le 19 mars 2018

par Le Comité de la Régionale
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Dans le cadre de la semaine des mathématiques, la Société Française de Statistique organise, en association avec l’académie de Créteil, un après-midi de conférences et d’échanges en direction des professeurs de mathématiques sur le thème « Statistique en mouvement : leçons du passé et perspectives d’avenir ».

 

Date et lieu

le Mercredi 14 mars 2018 de 14h à 17h.
Université de Marne-la-Vallée, Bâtiment Rabelais, Amphi A5
77420 Champs-sur-Marne, RER A station Noisy-Champs

 

Programme

  • 14h00 – 15h30 : « Faciliter l’enseignement des concepts statistiques en recourant à leur histoire » Conférence de Jean-Jacques DROESBEKE – Statisticien, professeur à l’Université Libre de Bruxelles, auteur et co-auteur de nombreux ouvrages dont le « Que sais-je ? » Histoire de la statistique (PUF).
  • 15h30 – 17h00 : « Apports de la programmation en Python avec Pandas pour l’enseignement de la statistique et des probabilités dans le secondaire ». Présentation de Frédéric BRO – Professeur au lycée Henri Moissan de Meaux, formateur au plan académique de formation, co-auteur de Python et les 40 problèmes mathématiques (Ellipse).

 

Pour qui ?

Cette demi-journée est ouverte aux enseignants d’Île-de-France.

Les professeurs de l’académie de Créteil peuvent demander une inscription via GAIA par leur chef d’établissement et ainsi recevoir une convocation.

 

Contenu de la formation

Voici de plus amples informations sur cette demi-journée de formation « Statistique en mouvement : leçons du passé et perspectives d’avenir ».

 

  • 14h00 – 15h30 : Conférence de Jean-Jacques DROESBEKE : « Faciliter l’enseignement des concepts statistiques en recourant à leur histoire »

Résumé : L’enseignement des concepts statistiques fait de plus en plus appel à des méthodes pédagogiques qui permettent de faciliter leur compréhension. Le recours à des exemples concrets, si possible réels, en est une illustration courante. Mais le seul calcul d’un indicateur est encore trop souvent au centre de son enseignement, même avec cet accompagnement profitable. Nous prétendons que des considérations d’ordre historique peuvent compléter utilement cette démarche en nuançant l’apprentissage et l’interprétation de ces concepts.

Pour illustrer cette affirmation, nous commencerons par un problème important de l’histoire de la statistique : la recherche d’un milieu d’un ensemble de données.

L’usage de la moyenne arithmétique permettant de synthétiser un ensemble de données numériques trouve un intérêt pratique à partir des travaux de l’astronome Tycho Brahé, au seizième siècle.

Le dix-huitième siècle procure des justifications théoriques à son usage — par l’intermédiaire notamment de Thomas Simpson — mais voit aussi apparaître des alternatives concurrentes introduites notamment par Roger Joseph Boscovich et certains de ses contemporains.

Le dix-neuvième siècle l’installe au sommet de sa gloire grâce aux résultats démontrés par Carl Friedrich Gauss. Il quitte ensuite le domaine des données astronomiques pour conquérir celui des informations numériques attachées à des populations humaines, grâce notamment à Adolphe Quetelet.

La considération de ces événements historiques constitue selon nous un environnement favorable à une interprétation nuancée du calcul d’une moyenne arithmétique à notre époque.

D’autres exemples peuvent être proposés pour soutenir notre propos. Certains d’entre eux seront évoqués au cours de l’exposé.

Donner un sens à une formule ou à une méthode, basé sur leur histoire, permet souvent à de futurs utilisateurs des outils statistiques de dépasser les réticences (d’ordre calculatoire ou liées à leur caractère abstrait) qui se propagent très souvent dans les salles de cours ou de formation.

 

  • 15h30 – 17h00 : Présentation de Frédéric BRO : « Apports de la programmation en Python avec Pandas pour l’enseignement de la statistique et des probabilités dans le secondaire ».

Résumé : Nous illustrerons l’utilisation de Python et de sa bibliothèque Pandas pour explorer d’importants fichiers de données en statistique descriptive, pour modéliser et simuler des situations aléatoires, prendre des décisions en statistique inférentielle.

Afin de compléter l’étude de cette certaines données statistiques, on utilisera le module Folium de Python pour créer des cartes géographiques « dynamiques » (ressemblantes à celles de Google Street). L’étude statistique de certaines données devient alors plus stimulante et gagne en pertinence.

Ces exemples montrent la valeur ajoutée de l’utilisation en classe de Python et comment celle-ci peut faire évoluer l’enseignement de la statistique, notamment descriptive. L’utilisation de Python et de son module Pandas vous montrera comment étudier de belles statistiques, concrètes et intervenant dans plusieurs domaines favorisant l’interdisciplinarité.

 




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