Classification Hiérarchique Implicative et Cohésitive selon la mesure MGK - Application en didactique de l'informatique - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Hierarchical Classification Implicative and Cohesive according to the interstingness measure MGK - Application in computer didactics

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

Résumé

Statistical Implcative Analysis (SIA) is a data analysis tool initially dedicated to research in didactic disciplines. In this thesis we realize the implementation on a programming language of the new dendrogram construction algorithms representing the cohesive and implicative hierarchical classification according to the new cohesion based on MGK. This work also includes the use of the software tool thus developed on data, allowing us to analyze curricula of computer science in the Anglo-Saxon model, compared to the computer science curriculum of ENSET. The analysis obtained allowed us to create and adapt a new curriculum of computer science, and more particularly the algorithmic and programming in second class at the College of Madagascar. As, youth training requires a new thinking approach « modelling, algorithmic and organizational » that is a computer thinking related to the science of information processing. This computer program is in this case taken as a prerequisite for students who would like to continue the computer science course at the higher level. We also propose in this work some algorithmic and programming learning methods using the SCRATCH software taking into account the two components that seem to us inevitable, « Community and ICT » in the pedagogical system.
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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Dates et versions

tel-02172222 , version 1 (03-07-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02172222 , version 1

Citer

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

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