Conception et exploitation d histogrammes en classe de langue de spécialité : retombées didactiques

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1 Recherche et pratiques pédagogiques en langues de spécialité Cahiers de l'apliut Vol. XXIV N ans de Cahiers - 25 fiches pédagogiques Conception et exploitation d histogrammes en classe de langue de spécialité : retombées didactiques Mourad Boughedaoui Édition électronique URL : DOI : /apliut.2813 ISSN : Éditeur APLIUT Édition imprimée Date de publication : 15 octobre 2005 Pagination : ISSN : Référence électronique Mourad Boughedaoui, «Conception et exploitation d histogrammes en classe de langue de spécialité : retombées didactiques», Cahiers de l APLIUT [En ligne], Vol. XXIV N , mis en ligne le 13 juillet 2012, consulté le 02 mai URL : ; DOI : / apliut.2813 Association des Professeurs de Langues des Instituts Universitaires de Technologie

2 Statistiques et Traitement Informatique des Données Anglais Conception et exploitation d histogrammes Mourad Boughedaoui en classe de langue de spécialité : retombées didactiques IUT Paris 5 Matériel : Vidéo Statistics : Decisions Through Data 1, bande sonore et transcription de la séquence vidéo. Public visé : étudiants de première année STID. Temps imparti : une première séance de 30 minutes réservée à l acquisition de la terminologie (compétence), et une deuxième de 45 minutes consacrée à la réutilisation des acquis (performance). Objectif : Faire du cours d anglais un complément à la compréhension et à l acquisition des nouveaux concepts et outils statistiques devant être développés durant leur première année de formation au département. Dans le cadre de cette étude, l objet du cours est de faire découvrir, concevoir et exploiter un des outils dont se sert la statistique pour visualiser des données : l histogramme. Le rôle de la langue anglaise est mieux perçu de cette manière par l apprenant qui se donne ainsi les moyens de mieux maîtriser cette langue tout en mettant en pratique les connaissances essentielles de cette discipline. Le recours à cette vidéo a permis de contourner la difficulté à créer un cadre réel de communication pour des statisticiens en classe de langue et de donner un sens pratique à l apprentissage de l anglais. Préparation Etape 1 : Enregistrement sur cassette de la bande sonore de la partie vidéo à traiter par notre service audio-visuel. Cet enregistrement servira dans un premier temps à la transcription (annexe 1) des parties de la vidéo à exploiter et, dans un deuxième temps, à élaborer des exercices de compréhension orale lors des séances en laboratoire de langue. Etape 2 : Repérage et enregistrement des passages de la vidéo qui ont été sélectionnés et autour desquels s articuleront les différentes phases d exploitation. Compte tenu de la durée de chaque unité (30 à 40 minutes), la vidéo n est pas utilisée dans son intégralité. Seules des petites séquences (2 à 3 minutes), <bougheda@iut.univ-paris5.fr> 1 Statistics : Decisions Through Data. David S. Moore, Purdue University. COMAP, Inc.Lexington, MA. 1992

3 soigneusement sélectionnées et adaptées à nos objectifs, seront exploitées. En outre, ces parties renferment généralement une mise en graphique animée des outils statistiques à étudier. Etape 3 : Elaboration des exercices (annexe 2) sur papier qui seront utilisés en classe en amont du visionnage de la vidéo. Ce sont surtout des exercices à trous à exploiter en séances d écoute en laboratoire de langue et dont l intérêt est de concentrer l attention des apprenants sur les nouveaux termes à acquérir. Déroulement Phase 1 : L écoute de l enregistrement sonore, en plus de l exercice de compréhension orale qu elle sous-tend, nous permettra de mettre en évidence tout le vocabulaire fondamental au travers duquel la statistique met en œuvre ses concepts et outils, et qui serviront nécessairement à la compréhension de la vidéo. Pour la compréhension des histogrammes, les notions de variable, de données, d observations, de configuration, de centre, de symétrie, de valeurs aberrantes, d intervalle, d asymétrie, de classe modale, de sommet et de dispersion sont autant d éléments à acquérir et à réutiliser. Autour de ces concepts viennent se greffer toute une série d expressions collocationnelles qui constitueront la réseau de la toile terminologique propre aux histogrammes : make sense of numbers, collect, organize and analyze data, reveal a pattern, draw/make a histogram, display the distribution of a histogram, observe how data cluster around the central bar, divide the observations into classes, define the width of classes, see how data spread out on both sides of the central bar, etc. Lors de la correction, nous travaillons sur les aspects relatifs à l accent, l orthographe, et la prononciation des termes étudiés. Phase 2 : En permettant à l étudiant par le biais de la vidéo de sortir du cadre de la classe et voir la statistique en action dans des domaines très variés, nous lui offrons la double possibilité de mieux appréhender ces domaines qui constitueront un jour son monde professionnel, et surtout, de le faire par l intermédiaire d une langue qu il est en train de maîtriser. Le fait de réduire la durée des séquences vidéo vise un double objectif : - permettre à l apprenant d être focalisé sur un contenu bien précis, - obtenir une concentration accrue et soutenue pendant le visionnage. Lors du premier visionnage l apprenant découvre le contenu du clip vidéo et découvre, grâce aux séquences animées, les différentes étapes qui jalonnent le processus de construction d un histogramme. La deuxième projection vise l intégration de ces étapes par l apprenant en vue de les re-créer de la façon la plus adaptée possible. Au terme de cette séance, nous procédons à une discussion sur le rôle et l utilité des histogrammes en tant que support visuel de présentation des données dans le domaine de la statistique. Ce recours à l expression orale permet à l étudiant de s exprimer en langue anglaise tout en réinvestissant l ensemble du vocabulaire acquis.

4 Phase 3 : A l issue du visionnage des séquences vidéo, nous procédons à deux types d exercices : l un écrit, à partir des exercices et quiz proposés dans le document fourni avec les cassettes vidéo (annexe 3). Les étudiants sont là dans leur domaine d étude et d application et entreprennent de résoudre en binômes les problèmes et proposer une solution graphique avec histogramme. Ils doivent en outre décrire et interpréter par écrit leurs résultats. l autre oral, permettant à chaque binôme de présenter et d interpréter, en s appuyant sur l histogramme obtenu, succinctement mais avec beaucoup de précision les résultats auxquels ils sont arrivés. Cet exercice donne souvent lieu à des commentaires et à des interventions de la part des étudiants sur leur productions respectives. Pour encourager les étudiants à recourir à l anglais lors des débats, une note de participation est automatiquement attribuée aux participants les plus entreprenants. Conclusion C est une expérience pédagogique qui s inscrit dans le cadre d une action de formation dont le but essentiel est d optimiser les capacités d apprentissage par résolution de problèmes. Elle cherche à créer un environnement d une part pour l enseignant afin qu il puisse donner un sens pratique au contenu de ses cours et, d autre part, pour l apprenant afin qu il puisse re-découvrir, à travers une autre langue, les techniques, outils et concepts qu il sera amené à acquérir tout au long de ses deux années de formation. La démarche ne vise nullement l enseignement de la statistique par le professeur de langue mais essentiellement adopter une autre approche dont l effet sera double : maîtrise de la langue seconde et motivation accrue par un effet de confiance en soi que lui procure son statut de spécialiste du domaine par rapport à l enseignant. C est l échange mutuel qui est à même d assurer la pérennité et le succès de l apprentissage. Dans ce contexte, le recours à la vidéo établit souvent une passerelle entre le monde extérieur et celui, en vase clos, de la classe de cours. Le recours à l image, l animation, la gestuelle et la couleur ajoute certainement une plus-value au cadre institutionnel, difficilement accepté par l apprenant. Annexe 1 - Exemple de transcription d enregistrement. (Extrait de l unité 3 : Histograms and Distributions) [ ] What Lopez and his colleagues did was to organize the data with a special kind of graph called a histogram, which is what we'll explore in this unit. We'll continue our look at distributions, which display the values taken by a variable. We ll learn that we can use histograms to represent distributions when we have substantial amounts of data, and we'll learn to examine histograms for qualities, such as symmetry, outliers, gaps and skewness.

5 The system of detectors set up by Lopez flooded his computers with data. One aspect of the lightning flashes particularly interested Lopez: the time of their occurrences. The challenge was to make sense of these numbers, to organize the data in a way that would reveal a pattern in when and where the lightning struck. To begin his analysis, he decided to look at when the first lightning flashes of the day occurred. To see the distribution of time of the first flash, he used a histogram, which is a special kind of bar chart. Here is how he did it. To simplify the test, Lopez counted how many first flashes fell in each hour of the day. Because the data were stored in a computer, the computer did the counting. Now we can draw a histogram to display the distribution. The horizontal scale is marked off in hours, the vertical scale is the number of days in which the first flash occurred at a given time. You can see that each bar represents one hour of the day, and as we said before, the height of the bar is the number of the days in which the first flash fell in that hour. The striking feature of this distribution is its symmetry around the central bar representing time between 11 a.m. and noon. Of course, the two sides are not exact mirror images but that's to be expected with real data. Another striking aspect of the histogram is how tightly the data cluster around the central bar. The range from 10 a.m. to 1 p.m. accounts for most of the observations. The data on first flashes clearly demonstrated that in the Colorado area under study lightning storms never began at night. Instead, they almost always began within one or two hours of noon. [ ] Annexe 2 - Exercice à trous : Listen and fill in the blank spaces What Lopez and his colleagues did was to the with a special kind of called a, which is what we'll explore in this unit. We'll continue our look at, which the values taken by a. We ll learn that we can use to represent when we have substantial amounts of, and we'll learn to for, such as,, and. The of this is its around the representing time between 11 a.m. and noon. Of course, the two are not exact mirror images but that's to be with. Another striking of the is how the data the. The from 10 a.m. to 1 p.m. most of the. The on first flashes clearly that in the Colorado area under study lightning storms never began at night. Instead, they almost always began within one or two hours of noon. They found a similar. A showing that most days had the maximum number of lightning flashes, between 4 and 5 in the afternoon, with a of a few hours on either side. But this time, there were also some, points that fell outside the general. Here the are cases where the maximum lightning flashes didn't until early morning. In this case, the were not mistakes. They were clues that something unusual was happening. is one place where computers can help a lot. Computer software can make a choice of for us and if we don't like the look of the, we can just tell it to a different. Once we've constructed a, we can immediately begin to get information from it. First, look for the, then look for from that, such as or. Two important types of are and. The of the time of first lightning flashes was approximately.

6 EXERCISES Annexe 3 - Histograms and Distributions 1. Many students take the Scholastic Aptitude Tests (SATs) as part of applying for admission to college. There are two SATs, a verbal test and a mathematics test. Table 1 shows the average SAT scores for each state, along with the percent of high school graduates in each state who take the SATs. Make a histogram of the state scores on the mathematics SAT. Use classes 10 points wide: 430 to 439, 440 to 449, 450 to 459, and 50 on. Darken the bar in which your State's score falls. How did your state measure up against the other states? Write a brief description of the most important features of the distribution of state average SAT mathematics scores. 2. Make a histogram of the state SAT mathematics scores using classes 50 points wide: 400 to.449,450 to 499, 500 to 549, and 550 to 599. Why is this histogram not as informative as the histogram for the same data that you made in Exercise 1? 3. What percent of the people in your state are at least 65 years old? The answer varies from state to state. Here are data for all 50 states on the percent of residents 65 years of age and over. Make a histogram for these data. Darken the bar in which four state's percent falls. Does your state have a higher or lower percent of older residents than most other states, or is your state close to typical? Write a brief description of the most important features of the distribution of percent of residents over age 65. Is the distribution roughly symmetric, clearly skewed, or neither? What states are unusual in their percent of older residents? AL 11.5 HI 8.2 MA 12.8 NM 9.1 SD 13.5 AK 3.0 ID 10.2 MI 10.2 NY 12.4 TN 11.5 AZ 11.7 IL 11.2 MN 12.0 NC 10.6 TX 9.6 AR 13.9 IN 11.1 MS 11.7 ND 12.4 UT 7.5 CA 10.3 IA 12.0 MO 13.3 OH 11.1 VT 11.5 CO 8.6 KS 13.1 MT 11.0 OK 12.3 VA 9.6 CT 12.0 KY 11.4 NE 13.2 OR Il.9 WA 10.6 DE 10.3 LA 9.6 NV 8.5 PA 13.2 WV 12.4 FL 17.3 ME 12.7 NH 12.7 RI 13.6 WI 12.2 GA 9.6 MD 9.6 NJ 11.9 SC 9.5 WY 7.8