Grow your own statistical data. Most biology students prefer to avoid mathematics, which is often one of the reasons they chose biology.
So in the senior classes (age 16–18), when statistical tests are mentioned, the whole class groans – and quite often the teacher as well. In 2018, we were carrying out project work in our school in Kazakhstan, growing plants in the school greenhouse with some of the junior classes. At the same time, the older biology students were studying the t-test, which is a standard way to evaluate an experimental hypothesis.
Introducing maths into biology lessons is not easy, so it occurred to us that it might be more exciting to use the data collected in the plant-growing project for some real-life data analysis. The t-test is one of several standard statistical tests used to find out whether there is a ‘statistically significant’ difference between two related sets of data – that is, whether any such difference could have occurred just by chance. Stage 1: Growing plants in a greenhouse Where: Une modélisation numérique pour s’enhardir avec la loi de Hardy-Weinberg.
La loi de Hardy-Weinberg, pilier de la génétique des populations, fait son entrée dans les programmes à la rentrée 2020.
En 1908, le mathématicien britannique Geoffroy H. Hardy et le médecin allemand Wilhelm Weinberg proposent un modèle théorique qui prévoit "la stabilité des fréquences relatives des allèles dans les populations eucaryotes à reproduction sexuée". De nos jours, parmi les possibilités de modélisation numérique, la modélisation multi-agents se focalise sur des éléments actifs, les entités, dont le comportement est défini par des équations connues où les entités réactives forment des entités produites, à l’instar du déroulement d’une réaction chimique. On propose ici ce type de modélisation numérique, qui ne nécessite pas de connaissance particulière en programmation, comme approche pour comprendre le modèle théorique de Hardy-Weinberg. Professeur. Algorithme de traduction d'une séquence ARN et sa programmation en Python. Le but de cet article est de proposer un algorithme de traduction d’une séquence ARN et sa programmation en Python afin de répondre aux attentes du programme de Première dans l’enseignement de spécialité.
Avertissement : ce n’est pas une séquence pédagogique qui est proposée ici, mais une explication sur la manière de présenter la traduction de l’ARN sous la forme d’un algorithme. Il est souhaitable d’avoir quelques bases en algorithmique et en python pour pouvoir comprendre les programmes présentés. Professeur Stanislas Dorey - Lycée Albert Camus Bois Colombes (92)
Modélisation d’une stratégie vaccinale : l’exemple de la rougeole. Le 9 février 2018, en Nouvelle-Aquitaine où l’épidémie de rougeole continue de s’étendre, une femme de 32 ans, non vaccinée, est malheureusement décédée des suites de la rougeole. Un fait tragique qui s’inscrit dans la valse des épidémies de rougeole observées en France depuis 2008. En reliant cette actualité à la nouvelle loi sur les 11 vaccins infantiles obligatoires adoptée le 1er janvier 2018, on se dote d’un contexte propice à des activités pédagogiques de modélisation dont l’enjeu est de démontrer tout l’intérêt de la stratégie vaccinale à l’échelle d’une population. Liaison avec le programme Quelques ressources intéressantes à découvrir avant la classe. Modéliser une étude de l'INRA montrant l'influence des fibres alimentaires sur la composition du microbiote.
On ne compte plus les situations où le logiciel NetBioDyn, un applet Java très facile en prendre en main par les élèves, fournit l’occasion d’impliquer les élèves dans la construction d’un modèle numérique à partir de données scientifiques. L’arrivée du microbiote dans les programmes du lycée vient à point nommé pour étendre les possibilités d’utilisation de ce logiciel en classe. Dans cet article, on s’appuie sur une étude récemment menée par l’INRA chez des étudiants soumis à un régime plus ou moins riches en fibres. On implique les élèves dans la construction de l’algorithme correspondant à cette expérimentation puis dans le test de leur modèle.
Construction d'un algorithme pour modéliser la sélection sexuelle. Le nouveau programme de Seconde (rentrée 2019) met en avant "la sélection sexuelle et son importance en termes évolutifs, en lien avec la communication dans une communauté d’organismes". Algorithme génétique. Class´Code v2.
Démystifier l’intelligence artificielle, atelier débat Mardi 8 avril 09:30-11:00 sur avec #pedagotroc en s’appuyant sur : comment ça marche ?
Quelles croyances ? Quels enjeux ? Coder une animation Scratch : « l’antibiogramme » Auteur : Romain RIFFIOD – Professeur de SVT au Collège Olympe de Gouges – 25 PONT DE ROIDE Cet article a pour but de présenter les différentes étapes qui permettent de coder une animation « complexe » pour un enseignant qui n’a jamais réalisé de programme sous Scratch.
Arbre décisionnel de la vaccination contre le Tétanos (DNB 2018) La place de l’informatique dans la classification des sciences. Le questionnement sur la classification des sciences provient en partie du besoin d’organiser les institutions scientifiques : écoles, universités, laboratoires, etc.
Ainsi, l’enseignement des sciences dans les écoles du Moyen Âge était-il organisé selon le quatrivium de Boèce : arithmétique, musique, géométrie et astronomie. Contextualiser la création de code en SVT.