Ce diaporama a bien été signalé.
Le téléchargement de votre SlideShare est en cours. ×

#dataviz_rra : compte-rendu du séminaire enseignants

Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Publicité
Prochain SlideShare
Bilan du projet #dataviz_rra
Bilan du projet #dataviz_rra
Chargement dans…3
×

Consultez-les par la suite

1 sur 8 Publicité

#dataviz_rra : compte-rendu du séminaire enseignants

Télécharger pour lire hors ligne

Développer les compétences numériques des lycéens en Rhône-Alpes grâce à la datavisualisation /// Séminaire de travail avec les enseignants
27 février 2014, Hôtel de la Région Rhône-Alpes
Prise de notes de Kédem Ferré, enseignant

Développer les compétences numériques des lycéens en Rhône-Alpes grâce à la datavisualisation /// Séminaire de travail avec les enseignants
27 février 2014, Hôtel de la Région Rhône-Alpes
Prise de notes de Kédem Ferré, enseignant

Publicité
Publicité

Plus De Contenu Connexe

Diaporamas pour vous (20)

Les utilisateurs ont également aimé (20)

Publicité

Similaire à #dataviz_rra : compte-rendu du séminaire enseignants (20)

Plus par Association Fréquence écoles (20)

Publicité

Plus récents (20)

#dataviz_rra : compte-rendu du séminaire enseignants

  1. 1. Développer les compétences numériques des lycéens en Rhône­Alpes grâce à la  datavisualisation /// Séminaire de travail avec les enseignants  27 février 2014, Hôtel de la Région Rhône­Alpes    > Prise de note de Kédem Ferré, enseignant    Cédric Lambert (chargé de mission à Rhône­Alpes Numérique)  L’idée du projet a plus de deux ans. La mise en place du projet a pris du temps pour convaincre et définir  les objectifs et les modalités.     Tour de table (qui on est, domaine d’enseignement et raisons de notre venue et niveau de la classe  concernée)  Dorie Bruyas, co­directrice de Fréquence école. Ingénierie pédagogique (réalisation des modules  d’intervention en lien avec les partenariats, Rectorat  Pauline Reboul, co­directrice de FE ­ coordination du projet DATAVIZ.     13 enseignants / documentalistes    ● Laffay SVT en 5° ­ intervenue sur la semaine de la presse avec une classe de seconde. Actualité  numérique pour mise en ligne sur le site du lycée. Avec collègue de seconde en HG. Classe de 34,  seulement 1 des groupes peut participer au projet.  ● Glanier documentaliste au lycée ST Just.  Faire travailler les élèves ...  ● Breton Louis Armand ­ Documentaliste ­ Faire travailler les élèves sur le domaine de la presse.   ● Imbert ­ Louis Armand ­ Sciences éco ­ infographie. Pour les élèves, lire de l’actualité ­ beaucoup  de traitement avec infographie ­ les accrocher sur la lecture d’information  ● Lucie Chaize ­ Lycée Beauregard à MontBrison ­ économie et getsion. Comment transformer les  données brutes en information. 33 élèves tous peuvent participer.   ● Isabelle Karsznia ­ documentaliste ­ traitement de l’information et outils numériques ­ 1STMG  ● Patrick Robin­Brosse ­ professeur en management ­ SI ­ donner du sens à l’outil numérique.  DANE de Grenoble  ● Hélène Savin ­ DANE Grenoble. Professeur de lettres. Projet avec 1ES avec collègue de Science  éco. Inscrit dans la séquence pour le bac.  ● Documentaliste ­ 1° Bac Pro. 16 élèves très dynamiques. Avec collègue en génie construction.   ● Kédem Ferré ­ Lycée Aiguerande ­ 2°euro ­ comparaisons données chiffrées France vs GB avec  commentaires analytiques.  ● Laurence Thévenon ­ Documentaliste Lycée Condorcet dans le cadre de Littérature et Société.   ● Cécille Chiffre ­ prof de français Litsoc 17 élèves de seconde. Travail sur la liberté de la presse ­  données de Reporters sans frontières.   ● Chantal Poulat ­ Documentaliste au lycée Condorcet. Visualisation des données.     ● Cédric Lambert ­ Direction des politiques territoriales à Région Rhone Alpes. Chargé du  numérique. Dans le cadre de la politique régionale, région Amplivia, devenir plus rapide dans l’accès  à internet. Robots lycéens (Cariat, Plaisir) ; avatar robotique sur 3 lycées à titre expérimental pour  permettre aux enfants malades d’assister aux cours à distance. Travail sur le volet observatoire du  numérique et les données publiques. 
  2. 2.   Qu’est­ce que l’Open Data à la Région et pour la Région ?  LiberTIC association Nantaise de promotion de l’ouverture des données.  Visualisation d’une vidéo  explicative YouTube : “L’Open Data à la Loupe.”   Données numériques accessibles par tous sur une plateforme. C’est une obligation légale depuis 1978 et  2005 (decrets). 27 milliards de potentiel économique => possibilité de créer de la valeur.    Axes de travail :   ● transparence publique : qu’est­ce qu’on fait de l’argent publique ?  ● faire savoir :   ● modernisation de l’organisation publique : comment rendre le service publique et comment  l’améliorer ?    Ouverture des données au niveau région :   http://www.opendata­map.org  Le grand Lyon a ouvert les données (Smart Data)    Nos Députés.fr  www.nosdeputes.fr  Ouverture des données en France association Regards Citoyens. Activité de chaque Député :  déplacements, ce qui est dit, prises de positions. Publication des données du Journal Officiel. Assemblée  Nationale a joué le jeu et ouvert les données à titre expérimentale.     Ou habitez­vous vraiment ?  http://ouhabitezvousvraiment.fing.org/ou­habitez­vous­vraiment/  par OWNI et OrangeLab  Récolte de statistiques (impressions des sondés). On est dans le traitement des data. Le site propose  ensuite les “vraies” réponses. Score : représentation personnelle que je me fais de mon territoire, et  comparaison avec les statistiques. Projection des données qui auraient pu être accessibles. Les données  ont été rapportées à la ville lorsque la masse de données n’était pas suffisante.   Exemple d’utilisation : “Les cadres de la fonction publique ont une bonne représentation de leur territoire”.    Saône et Loire, à la pointe sur l’ouverture des données. Open Data 71     Données de la Région.  Problématique : beaucoup de financements mais pas propriétaires des données. Exemple pour le tourisme :  “Rhône­Alpes tourisme”. Transport : c’est la SNCF qui est propriétaire des données.     Rhône­Alpes numérique  ● Collecte de données avec projet de cartopartie avec classe de collège  (Chimère) : des jeunes sur  un territoire avec relevés cartographiques de ce qu’ils voient (fontaines, parc, arrêts de bus ….).  Ecole du Plateau Matheysin.   ● Baromètre 2013 ; chiffres sur les jeunes et le numérique.  ● géorhonealpes    => Espace publique de la donnée (comme espace publique physique partagé) :  ● données arrachées (Wikileaks ­ données volées et publiées). Exemple : dossier Française des  Jeux 
  3. 3. ● données ouvertes par secteur publique ou privé. Eau, énergie …  ● données récoltées : exemple de la radioactivité au Japon.     Attractivit­Rhône­Alpes  http://attractivit.rhonealpes.fr/demo/  Lancé la semaine dernière. Questionnaire sur la représentation des lycées de la filière des métiers  numériques. Le dynamisme de la filière numérique. Adapté de “Ou habitez­vous vraiment?” ­ Professionnels  ont des difficultés à recruter parce qu’aussi les lycées n’ont pas les bonnes clés et/ou mauvaises  représentations de la filière. But : mieux adapter l’information. Il y a une carence en matière d’information.    (Scribus 1.4.0.rc3 ­ Open Source ­ Desktop Publishing) un peu comme Indesign. (Scribus : fichiers .sla)    Dorie Bruyas  Tour des enjeux pédagogiques.  Présentation de Fréquence école : 3 permanents et 20 à 25 vacataires. Les personnes qui interviennent  dans les établissement sont des journalistes, même s’il y a peu de Data Journalistes en Région Rhône  Alpes. Fréquence Ecole a formé data journalistes, avec notamment la rédactrice en chef de Rue89Lyon.    Schéma : temps passé devant un écran selon l’âge et le sexe.  NB : ne prend pas en compte les appareils nomades (smartphones et wearables)  Les questions sur le numérique s’entrechoquent avec des questions de valeurs.   ● Les femmes de 35­54 ans passent le moins de temps devant des écrans.   ● Les plus de 75 ans passent le plus de temps devant des écrans.   ● Quand on a du temps on passe du temps devant les écrans.   ● Le temps de la vieillesse est “perdu”, donc temps passé devant les écrans n’est pas important.  Temps non précieux. Le temps de la jeunesse doit être passé à se “construire”, donc le temps  passé sur un écran ne permet pas de se construire, c’est fertile.     Inégalités sociales : écrans pour consommer, pas pour créer.  ● écrans : le 3° espace éducatif (école, famille et médias). La “Belle et ses Princes” : émission de  téléréalité plébiscité par les jeunes collégiens.  ● on ne peut pas mettre les jeunes à l’abris des médias. Pourtant internet est décrié. On parle de  consommation excessive, voire d’addiction, de la violence induite par internet entre pairs.   ● Qualité des relations sociales détériorées. AskFM, SnapChat, Twitter, Instagram (Single sign­on) ­  Facebook en perte de vitesse chez les adolescents.   ● Instagram plébiscité par les jeunes filles.    ● Investir sur le numérique pédagogique = se poser ces questions. Seront­ils capables de transférer  ces usages pédagogiques dans leur vie privée.   ● Traitement anxiogène du numérique pendant des années (protection de l’enfance). “Panique morale,  nécessité de protéger les enfants”. Filtres réseau empêche le développement de compétences.  dans 10 ans on n’aura pas fourni le quart des besoins en terme de compétences numériques  professionnelles.   ● Véritable danger : virus, bugs, spams, piratage.   ● Les ados se déclarent compétents, mais peu le sont réellement. Digital Natives (Mark Prensky) est  un fantasme. Compétences ados dépend du milieux socio­professionnel et de l’accès au haut débit.  Stratégie des constructeurs = ne pas rendre les consommateurs autonomes. Avant les ordinateurs  étaient “facilement” réparables et ça a développé des compétences.  
  4. 4. ● Conceptualisation du réseau (serveur, navigateur, accès internet, moteur de recherche …). Cloud  mal perçu voire pas du tout.  ● Difficulté à traiter l’information, évaluer une source.    DATAVIZ ­ Ce que visualiser veut dire. Question du traitement des data.  ● Atelier de production en 4 séances de 2 heures avec une exposition à la clé. Exposition avec  écrans géants ou tablettes  ● Data Dapper avec informations augmentées.   ● http://open.dapper.net/  ● Un calendrier serré à ajuster au fur et à mesure de l’avancée et des besoins.  ● Comprendre les contraintes de l’information et celles du web en particulier. Mise en ligne des  données, comparaisons.   ● Aborder la notion d’OpenData et ses enjeux politiques.  ● développer les compétences numériques des élèves et celles des enseignants.     Objectif : Construire et expérimenter un modèle d’intervention en éducation aux médias publié sous CC.  Afin que des professeurs puissent le refaire dans leurs classes. Présentation à Paris­Ile de France, OKF …  Projet très innovant qui intéresse au­delà de la région Rhône­Alpes. Obligation de produire des résultats, si  possibles convaincants.     Tiny infographics  http://tinyinfographics.tumblr.com/  Comparaison de deux chiffres seulement. La seule comparaison est intéressante : à la fois partielle et  partiale, à la fois objective et subjective. La légende a aussi son rôle à jouer : clé de lecture, de  compréhension, de manipulation.    Objectif : développer des compétences numériques et l’esprit critique.     ***  Visioconférence (+partage d’écran)  Sabine Blanc   @sabineblanc  http://sabineblanc.net  Spécialiste et formatrice en Data journalisme. Membre fondateur d’OWNI (terminé il y a un an), véritable  médiaweb, orienté propriété intellectuelle.    Définition de la donnée :   ● Information brute ou non. Dataification du monde : de plus en plus de données disponibles. Clés  USB vs Punch cards (0 et 1).   ● Définition du Larousse : “Représentation conventionnel d’une information en vie de son traitement  informatique”.   ● Les différents formats de fichiers : pdf, mp3, xls, xml, csv (s’ouvre avec plusieurs logiciels), kml  (pour cartes avec contours géométriques). Les données en pdf sont inexploitables.   ● ko, Mo, Go, To, Po, Eo, Zo, Yo  ● Données personnelles : informations qui ont trait à l’individu et qui permettent de l’identifier  directement ou indirectement. “Toute information identifiant directement ou indirectement une  personne physique” CNIL. Croisement de bases de données désanonymer les données : exemple,  série “Master of Sex” (base de données avec perfomances sexuelles avec un numéro et 2° base de 
  5. 5. données qui réfère à un nom).   ● Données sensible : “Information concernant l’origine raciale ou ethnique, les opinions politiques,  philosophiques ou religieuses, l’appartenance syndicale, la santé ou la vie sexuelle.” CNIL    OPEN DATA  2007 open gov, partage de l’information. 8 principes pour un gouvernement ouvert.   “Les données pulbliques seront considéres comme ouvertes si elles sont rendues publiques d’une manière  qui respecte les principes suivants.”  ­ Smart DATA   1. complètes : Exclue les données personnelles (quid des personnalités publiques). Loi Cada 1978  accès aux documents administratifs. Tout citoyen à le droit d’accéder aux documents publics dans  le cadre de son travail. Si un journaliste récupère des données auquel il est le seul à avoir accès,  ce n’est pas de l’open data.   2. primaires. “données collectées à la source, avec la plus grande granularité possible, et ne se  présentent pas sous des formes agrégées ou modifiées”. (“granularité” : national, régional,  départemental, communal …)  3. opportunes : “elles sont mises à disposition ausi rapidement que nécessaire pour préserver leur  valeurs”.   4. accessibles : “Les données sont accessibles au plus gfrand éventail d’utilisateurs.   5. lisibles par des machines : données structurées pour permettre le traitement automatisé  (exemple, écrire “€” au lieu de ‘“euro”, ou écrire une colonne avec seulement les chiffres, pour ne  pas mélanger.   6. non discriminatoire : accessible sans obligation préalable ni inscription.  7. non propriétaires : dans un format sur lequel aucune entité ne dispose d’un contrôle exclusif.  Formats ouverts et interopérables. Le csv est le fichier standard : exemple Mac ou Windows, ne  prend pas en compte la police, très léger. Eviter les fichiers limités en interopérabilité. Facile  d’utilisation : taper texte et mettre dezs virgules.   8. sans permis : non soumises à droit d’auteur ni brevet  9. permanence : toujours disponibles en ligne dans les archives.   10. coûts d’usage : une des barrières les plus importantes à l’accès de l’information disonible au public  de façon ostentatyoire est le cout iomposé au pluvlic, même si ce cout est de minimus.    Open Data  Commencé avec Obama qui s’est engagé en 2009 pour libérer les données. Pays nordiques et  Anglo­Saxons plus en avance.  ● 2010 Rennes  ● 2011 data.gouv.fr / géré par la mission Etalab (sous le premier ministre)  ● 2013 une vingtaine de collectivités locales    cf. 2013 Open Government Data Census.    ● 1979 : loi CADA et loi informatique et liberté  ● 2003 : directive PSI (public sector information) transcrite en 2005 dans le droit français  ● 2013 : article 111 du projet de loi de décentralisation. Révision de la directive PSI    Avantage de l’OpenData  ● (de droite et de gauche). Plus de transparence. Jean Pierre Sueur, sénateur SOC du Loiret  (socialiste).   ● améliorer les services (localisation, temps réel) 
  6. 6. ● Open Data peut générer une économie (données payantes) : applications smartphones.    Enquête contenant de la Dataviz  JO : liste des villes équipées de caméra de surveillance. 1 fichier. Un autre fichier avec les chiffres de  policiers, ratio policier / habitant, avec cartographie. Croisement des deux fichiers pour voir les politiques de  sécurité publiques développées par les communes. Croisement avec les couleurs politiques. Ca mène à une  problématisation, un débat sur la pertinence des dépenses, l’efficacité … Analyser aussi les données avec  des sociologues par exemple.     Libération : de plus en plus d’infographie. De plus en plus, une enquête va se datavisualiser.   Pays Anglo­Saxons “en avance” : ils considèrenet la question sur le modèle économique, pas sur la  question de la transparance.       Après­midi     Intégralité de la séance 1 avec les élèves. Mise en situation. 1h15 et on débat.    Dorie Bruyas (Journaliste reportage d’image). Education média en France, CLEMI, est un chantier. Les  modalités de travail restent encore à définir.    TED = petites vidéos produites pour présenter des sujet pointus. Sorte de conférence sur des formats  courts avec souvent des personnalités.     avant vidéo = 2mn    vidéo 5 minutes. Hans Rosling    2005. Seule manière de mettre les programmes d’aide aux bons endroits, c’est de favoriser une bonne  représentation des données afin de les analyser en temps réel. L’OpenData est un outil qui permet  d’expliquer le monde dans lequel on vit. NB : le choix de DATA comme le choix graphique retenu crée du  sens. C’est un point de vue en quelque sorte.   Donnée de base, c’est la pierre. A partir d’un même bloc de pierre, on peut sculpter à l’infini.     Morts aux frontières  http://app.owni.fr/mortsauxfrontieres/  Pour l’auteur, c’est la plus grande enquête journalistique. Pour l’auteur, ce ne sont pas des chiffres, ce sont  des histoires    Pauvreté dans les grandes villes : enquête Libération  http://www.liberation.fr/societe/2014/01/28/quand­la­pauvrete­se­revele­dans­les­grandes­villes_975822  Google Maps fusion    Livres empruntés dans les bibliothèques :  http://bigbrowser.blog.lemonde.fr/2012/12/13/open­data­ou­lon­apprend­que­le­journal­de­mickey­est­la­star­d es­bibliotheques/   
  7. 7. cf http://www.frequence­ecoles.org/dataviz    Où peut­on trouver de la donnée.   http://smartdata.grandlyon.com/    ***  Donnée 1 : Accès internet  http://www.data.gouv.fr/fr/search?q=acces+internet&ext_territory=  http://data.gov.uk/dataset/internet_access  http://www.lse.ac.uk/media@lse/research/EUKidsOnline/Home.aspx  http://www.credoc.fr/pdf/Rapp/R297.pdf  https://www.data.gov/  http://data.gov.uk/data/search?q=internet&page=2  http://www.govhack.org/  voir aussi étude Unesco      Donnée 2 : Temps passé sur internet (mobile ?) BaromètreTIC 2013    Donnée 3 :     NB : Dans le processus de recherche de donnée, on ne trouve pas forcément soit parce qu’elle est  manquante soit parce qu’on cherche mal, soit parce qu’elle est rangée ailleurs, ou alors sous un format  différent (une différente manière).     ● Quel sujet est présenté avec cette donnée ?   ● Qui cela va­t­il intéresser ? Quel est mon public ?   ● Comment vais­je traiter cette donnée graphiquement ?    NB : Tout n’est pas sur internet. Il faut aussi publier en ligne ce qui est public et non publié.    xml = tableur en ligne dans une page web.  kml / kmz = fichiers utilisés pour Google Maps. Il y a des coordonnées géographiques incluses.       Solutions logicielles :  DataWrapper  https://datawrapper.de/    ● Google Map Fusion  Préparer des zones / aires et ajouter de la valeur dans les aires (ex chômage, transport, réussite …)    ● Easel.ly  http://www.easel.ly/    ● Visual.ly  http://visual.ly/user/kedemferre/edit/profile   
  8. 8. ● Pilktochart  http://piktochart.com/    ● OpenOffice, Google Drawing    Traces de l’identité numérique.   Modèle économique.   IGN vend ses fonds de cartes. Quels sont les services, quels sont les coûts et qui et comment on les  finance ?  OpenStreetMap utilisé par les pompiers.    diagnostique du débit, de la compréhension  des élèves,     Séance 2 : avoir terminé un premier jeu de données.  Elèves : échanges entre­eux à l’Hôtel de Région toute la journée du lundi 19 mai. rencontre avec le  vice­président des nouvelles technologies et peut­être président de Région. Visite de l’Hôtel de Région. 250  ados dans les locaux. Exposition reste 15 jours dans le hall de l’Hôtel de Région. Rendre cette exposition  itinérante dans les établissements (à voir avec le rectorat).    Journée de restitution le lundi 19 mai  Visite de la région, institution, micro­conférences, architecture, fonctionnement …       

×