Manuel pour professeur d’informatique
8e année, 1er trimestre (8 leçons)
Sujets :
- Passez en revue les bases de l’utilisation du système d’exploitation et des types de fichiers.
- Algorithmes avancés : tri de données, recherche, travail avec de grands ensembles de données.
- Programmation : Utilisation approfondie des fonctions, paramètres, récursivité et modularité (Python, JavaScript).
Leçon 1 : Revoir les bases du système d’exploitation et des types de fichiers
Objectif :
Mettre à jour les connaissances sur l’utilisation du système d’exploitation, les types de fichiers et leur organisation.
Plan de cours :
- Répétition du travail avec le système d’exploitation (10 min).
- Organisation du système de fichiers : répertoires, création, copie, déplacement de fichiers.
- Types de fichiers (10 min).
- Principaux types : texte, graphique, audio, vidéo, fichiers exécutables. Leurs caractéristiques et leur objectif.
- Travaux pratiques (20 min).
- Gestion des fichiers et des dossiers dans le système d’exploitation, conversion de fichiers d’un format à un autre.
Devoir :
organisez votre système de fichiers pour le matériel pédagogique, en les divisant par type et par objectif.
Leçon 2 : Algorithmes avancés – Tri des données
Objectif :
Étudier les algorithmes de tri de données et leur application à des problèmes réels.
Plan de cours :
- Introduction au tri des données (10 min).
- Qu’est-ce que le tri, les principaux types de tri : tri à bulles, tri rapide, tri par fusion.
- Application du tri (10 min).
- Comment fonctionnent les tris, leur temps d’exécution, des exemples d’utilisation (y compris dans la vraie vie).
- Travaux pratiques (20 min).
- Ecriture d’un programme de tri de tableaux de données (en Python ou JavaScript).
Devoir :
Développer un programme pour trier un ensemble arbitraire de données.
Leçon 3 : Algorithmes de recherche de données
Objectif :
Présenter les algorithmes de base de récupération de données, leur application et leur efficacité.
Plan de cours :
- Algorithmes de recherche (10 min).
- Recherche linéaire et binaire : différences, avantages et inconvénients.
- Application de la recherche (10 min).
- Comment les algorithmes de recherche sont utilisés dans la vie quotidienne (recherche sur Internet, bases de données, etc.).
- Travaux pratiques (20 min).
- Implémentation d’un programme de recherche d’un élément dans un tableau en utilisant différents algorithmes.
Devoir :
Implémenter un algorithme de recherche binaire pour un tableau ordonné.
Leçon 4 : Travailler avec de grands ensembles de données
Objectif :
Apprendre à travailler efficacement avec de grandes quantités de données à l’aide d’algorithmes optimisés.
Plan de cours :
- Problèmes liés au travail avec le Big Data (10 min).
- Caractéristiques du traitement de grands ensembles de données, complexité des algorithmes.
- Optimisation du traitement des données (10 min).
- Application de méthodes efficaces pour travailler avec de gros volumes de données (partitionnement des données, mise en mémoire tampon).
- Travaux pratiques (20 min).
- Écrire un programme pour traiter une grande quantité de données (par exemple, traiter une liste d’étudiants ou de produits).
Devoir :
Mettre en œuvre un programme qui traite le Big Data à l’aide d’algorithmes optimisés.
Leçon 5 : Programmation plus approfondie – Fonctions et paramètres
Objectif :
Etudier l’utilisation des fonctions et des paramètres en programmation pour créer des programmes modulaires.
Plan de cours :
- Fonctions en programmation (10 min).
- Que sont les fonctions, pourquoi sont-elles nécessaires, comment sont-elles créées et utilisées.
- Paramètres et valeurs de retour (10 min).
- Utiliser des paramètres et renvoyer des valeurs pour universaliser les fonctions.
- Travaux pratiques (20 min).
- Création d’un programme avec plusieurs fonctions qui acceptent des paramètres et renvoient des résultats.
Devoir :
Développer un programme avec au moins trois fonctions qui utilisent des paramètres pour divers calculs.
Leçon 6 : Récursivité en programmation
Objectif :
Présenter le principe de récursivité et son application dans la résolution de problèmes complexes.
Plan de cours :
- Principe de récursion (10 min).
- Qu’est-ce que la récursivité, quand et pourquoi est-elle utilisée.
- Exemples d’algorithmes récursifs (10 min).
- Factoriel, séquence de nombres de Fibonacci et autres problèmes résolus par récursivité.
- Travaux pratiques (20 min).
- Implémentation d’un algorithme récursif pour résoudre un problème (par exemple, trouver une factorielle).
Devoir :
Créer un programme avec une fonction récursive pour résoudre un autre problème (par exemple, une séquence de nombres).
Leçon 7 : Modularité dans la programmation
Objectif :
Apprendre à diviser les programmes en modules pour accroître l’efficacité et la facilité de développement.
Plan de cours :
- Le principe de modularité (10 min).
- Que sont les modules en programmation, pourquoi les utiliser.
- Découper le programme en modules (10 min).
- Exemples de programmes modulaires, de bibliothèques et de fonctions.
- Travaux pratiques (20 min).
- Développement d’un programme utilisant plusieurs modules (par exemple, un module séparé pour les opérations mathématiques, le travail avec des fichiers, etc.).
Devoir :
Créer un programme composé de plusieurs modules, chacun effectuant sa propre tâche.
Leçon 8 : Consolidation des connaissances et travail final
Objectif :
Résumer les thèmes abordés et vérifier le niveau de maîtrise de la matière à travers une tâche pratique.
Plan de cours :
- Discussion sur la matière abordée (10 min).
- Bref aperçu des sujets, discussion des difficultés et des réalisations.
- Tâche finale (20 min).
- Développer un programme qui implique l’utilisation de fonctions, de paramètres, de récursivité et de modules (par exemple, trier et rechercher des données et afficher les résultats à l’écran).
- Discussion des résultats et feedback (10 min).
- Analyse des travaux réalisés, discussion des résultats.
Devoir :
Préparer une présentation du projet terminé, expliquant les algorithmes et les principes de programmation utilisés.
Ces leçons aideront les étudiants à approfondir leurs connaissances en programmation, à maîtriser la science des données et à se préparer à des projets plus complexes à l’avenir.