Enseigner la physique-chimie en 1S et TS · Académie Versailles 9 H 30 – 9 H 45 Formation DAFPA – Groupe lycée – janvier 2013 Objectifs de formation ENSEIGNER LA PHYSIQUE

Enseigner la physique-chimie en 1S et TS

Démarches innovantes

Enseigner par compétences

Evaluer par compétences

Académie Versailles

Formation DAFPA – Groupe lycée – janvier 2013 9 H 00 – 9 H 30 : Accueil + questionnaire


Formation DAFPA – Groupe lycée – janvier 2013 9 H 30 – 9 H 45

Objectifs de formation

ENSEIGNER LA PHYSIQUE CHIMIE EN PREMIÈRE S Objectif du dispositif : Présentation et réflexion autour des ressources pédagogiques innovantes pour la mise en place des nouveaux programmes.

Contenu de la formation

NOUVEAUX PROGRAMMES DE TERMINALE S EN SC PHYSIQUES Objectif du dispositif : Présentation et réflexion autour de ressources pédagogiques innovantes pour la mise en place des nouveaux programmes de physique-chimie en terminale S.

ENSEIGNER LA PHYSIQUE CHIMIE EN PREMIÈRE S Contenu : Pratiquer la démarche d’investigation. Construire une progression. Produire des ressources pour enseigner autrement.

NOUVEAUX PROGRAMMES DE TERMINALE S EN SC PHYSIQUES Contenu : Ressources pédagogiques associées aux nouveaux programmes de sciences physiques en Terminale S et sensibilisation aux pratiques pédagogiques innovantes.


Formation DAFPA – Groupe lycée – janvier 2013


Un exemple d’activité expérimentale en CPGE

(BCPST 1ère année)

Présentation de l’activité expérimentale sur l’Alodont © (dosage par spectrophotométrie UV-Visible).

9 H 30 – 9 H 45






9 H 30 – 9 H 45






Présentation de l’activité expérimentale sur l’Alodont © (dosage par spectrophotométrie UV-Visible).

Compétences spécifiques susceptibles d’être mobilisées lors des activités expérimentales (projet de programme BCPST) :

Compétences générales développées par la formation de physique-chimie au cours des deux années (projet de programme BCPST) :

Compétences réflexives et cognitives (spécifiques à notre champ disciplinaire).

Compétences en autonomie et créativité. Compétences de communication. Compétences organisationnelles et sociales.

Communiquer

S’approprier Analyser Réaliser

Etre autonome, faire preuve d’initiative

9 H 30 – 9 H 45






Souligner la cohérence de la mise en œuvre de ces nouvelles pratiques pédagogiques de BAC – 3 à BAC + 1.

9 H 45 – 11 H 00

Pourquoi avoir souhaité une formation conjointe aux enseignants de 1S et TS ?






Mobiliser les équipes pédagogiques autour de la déclinaison et de l’articulation des compétences de la seconde à la terminale avec une mise en perspective dans le supérieur.

Pourquoi avoir souhaité une formation conjointe aux enseignants de 1S et TS ?






Planning de la journée n° 1

Présentation de démarches innovantes autour d’activités expérimentales. Exemples en CPGE BCPST / TS / 1S

Echanges autour des démarches innovantes : contextualisation ; grilles d’évaluation / auto-évaluation par compétences.

A partir d’une banque de situations déclenchantes, apprendre à créer une activité en classe entière intégrant une grille d’évaluation ou d’auto-évaluation par compétences.

Sensibilisation aux mesures et incertitudes au lycée.




Un exemple d’activité expérimentale en 1S / TS

Présentation de l’activité expérimentale : « Le bleu des bonbons Schtroumpf © »

9 H 45 – 11 H 00

Le bleu des bonbons Schtroumpf ©





9 H 45 – 11 H 00


Démarche classique &

Démarche innovante

Un exemple de démarche classique





9 H 45 – 11 H 00



Démarche innovante


Un énoncé détaillé et guidé induisant une mise en action linéaire des élèves.





9 H 45 – 11 H 00



Démarche innovante

Un exemple de démarche innovante





9 H 45 – 11 H 00



Démarche innovante


Un énoncé épuré et ouvert induisant une mise en action non nécessairement linéaire des élèves.





Présentation de l’activité expérimentale : « Le bleu des bonbons Schtroumpf © »

9 H 45 – 11 H 00





Démarche innovante

Qu’en pensez-vous ?





Comment aider les élèves d’une manière différenciée lors de l’activité expérimentale ?

9 H 45 – 11 H 00


Les « JOKERS » outils d’aide différenciée pour les élèves






9 H 45 – 11 H 00








9 H 45 – 11 H 00








Comment évaluer par compétences ?

9 H 45 – 11 H 00


Grille comportant 5 compétences fondamentales

Signification des niveaux A, B, C et D

Un exemple de trame d’une grille d’évaluation par

compétences

Acquis

Non acquis

Niveau A : j’y suis parvenu(e) seul(e), sans aucune aide Niveau B : j’y suis parvenu(e) après avoir obtenu une aide (de mon binôme, d’un autre groupe, de mon professeur) Niveau C : j’y suis parvenu(e) après plusieurs « coups de pouce » Niveau D : je n’y suis pas parvenu(e) malgré les différents « coups de pouce »






9 H 45 – 11 H 00


Grille « élève » d’autoévaluation par compétences

Grille d’autoévaluation par compétences

(distribuée aux élèves à la fin de la séance)






9 H 45 – 11 H 00


Grille « professeur » d’évaluation du compte-rendu par compétences

Grille d’évaluation par compétences du compte-rendu






9 H 45 – 11 H 00


Grille « professeur » d’évaluation du compte-rendu par compétences

Grille d’évaluation par compétences du compte-rendu

Grille « élève » d’autoévaluation par compétences


Mesures et incertitudes au lycée Académie Versailles



Exemple d’une activité en classe entière

11 H 00 – 15 H 30

Voici un exemple de situation déclenchante ayant fait l’objet d’une exploitation en classe entière (niveau TS).

Saut en parachute de Felix Baumgartner (14 octobre 2012)

Activité menée par groupes de 3 ou 4 élèves.

http://acver.fr/baumgartner

QR code de la vidéo

http://acver.fr/baumgartner





11 H 00 – 15 H 30

Données : g = 9,7 m/s2 = cste ; vson = 340 m/s

Commentaire accompagnant la vidéo sur You Tube

Quelle distance Felix Baumgartner avait-il parcourue au moment où il franchissait le mur du son ?

L’altitude de départ étant de 39km … a t-il pris le risque de s’écraser au sol avant de franchir le mur du son ?






11 H 00 – 15 H 30

Place de la séquence dans la progression pédagogique


Nous venions de terminer le chapitre sur les définitions de cinématique et les lois de Newton.

Cette activité de fin de séance (15 à 20 minutes) faisait le lien avec le chapitre suivant qui devait traiter des chutes paraboliques et des satellites : applications des lois de Newton.





11 H 00 – 15 H 30

Retour d’expérience

Activité menée par groupes de 3 ou 4 élèves. Les autres ont bien trouvé la

durée de la chute, mais ont obtenu le double de la distance attendue (application de la formule d = vt, avec la vitesse finale)

Quelques groupes ont trouvé la bonne réponse, en passant par un raisonnement utilisant une suite arithmétique.

Cette activité a permis aux élèves de comprendre que l’interprétation de la chute libre n’était pas si simple que cela et qu’il manquait des outils mathématiques.




ATELIERS (par groupe de 4) 11 H 00 – 12 H 00 13 H 30 – 14 H 30 Votre objectif est de créer à partir de

l’une des situations déclenchantes proposées une activité en classe entière intégrant une grille d’évaluation ou d’auto-évaluation par compétences.

Nous mettons à votre disposition une banque de situations déclenchantes utilisables en 1S et TS.

Présentation de 2 productions 14 H 30 – 15 H 00

Mise en commun Dépôt des documents finalisés sur ATHENA

15 H 00 – 15 H 30

11 H 00 – 15 H 30

Nous vous proposons de tester vos productions dans vos classes afin de synthétiser vos retours d’expériences lors de la 2ème journée du stage.



Sensibilisation aux mesures et incertitudes au lycée (diaporama Académie de Reims)

Mesures et incertitudes




Application à l’activité expérimentale « Le bleu des bonbons Schtroumpf ©» (déclinaisons possibles 1S / TS)

A l’aide du logiciel Regressi©, par exemple, on peut effectuer une modélisation linéaire sous la forme 𝑨 = 𝒂 × 𝒄.

On peut, dans un premier temps, vérifier graphiquement que les points expérimentaux semblent bien s’aligner autour de la droite « moyenne ».

mol/L)c (2 4 6 8 10

A

0,2

0,4

0,6

0,8

A = 9,78.104 x c

mol/L)c (2 4 6 8 10

A

0,2

0,4

0,6

0,8




Coefficient de corrélation

A = 9,78.104 x c

r = 0,99766

Plus la valeur du coefficient de corrélation est proche de 1 pour r2 ou |r|, plus les écarts entre la modélisation et les points expérimentaux sont faibles et donc plus la modélisation peut être considérée comme correcte.

mol/L)c (2 4 6 8 10

A

0,2

0,4

0,6

0,8




Coefficient de corrélation

A = 9,78.104 x c

r = 0,99766

Cependant le coefficient de corrélation n’est pas toujours un bon indicateur de la validité d’une loi (dans certains cas deux modélisations différentes peuvent donner un bon coefficient de corrélation alors qu’une seule d’entre elles est correcte)

mol/L)c (2 4 6 8 10

A

0,2

0,4

0,6

0,8




Expérience vs modélisation

A quoi sont dus les écarts entre la modélisation et les points expérimentaux ?

Il y a des erreurs de mesures.

La modélisation n’est pas correcte.

mol/L)c (2 4 6 8 10

A

0,2

0,4

0,6

0,8




A ce stade, il peut être intéressant d’introduire la notion d’erreurs aléatoires.

Ce sont des erreurs qui sont toujours présentes quelle que soit la manière dont on effectue les mesures.

Notion d’erreurs aléatoires

mol/L)c (2 4 6 8 10

A

0,2

0,4

0,6

0,8




La méthode des « résidus » permet de rendre compte graphiquement de la nature aléatoire ou non des mesures.

La méthode des résidus




DA

Résidu : DA = Aexp - Amod

DA La méthode des « résidus » permet de rendre compte graphiquement de la nature aléatoire ou non des mesures.


mol/L)c (0 2 4 6 8 10

A

-0,06

-0,04

-0,02

0

0,02

0,04

0,06

95%

95%

99%

99%




DA

C (en mmol / L)

Représentation graphique DA = f(c)

Si les résidus s’organisent aléatoirement autour de la valeur nulle (ce qui est le cas ici), alors cela signifie que l’écart entre la modélisation et l’expérience est dû aux erreurs aléatoires de mesure.





En revanche si les résidus semblent suivre une loi et ne s’organisent pas de manière aléatoire cela signifie que la modélisation n’est pas correcte car l’écart expérience-modèle ne s’explique pas par des erreurs aléatoires de mesure.

Cette méthode peut permettre aussi de vérifier que les mesures se situent bien dans un intervalle de confiance de 95 % par rapport à la valeur modèle.

On peut d’ailleurs par ce biais repérer les mesures aberrantes et les éliminer en se fixant un critère de choix, par exemple on peut éliminer les valeurs dépassant l’intervalle de confiance de 95 % ou 99 %.

La méthode des résidus & intervalle de confiance



FIN DE LA JOURNEE 1

Béatrice CASANOVA David COURTILLAS Manuel DUMONT Christine GALINON Laurent GROSBOIS Anne GUILLERAND Jean-Charles GYZELINCK David LATOUCHE Muriel LESGOURGUES Caroline PORRACCHIA Gaëlle VERRIER

Groupe lycée Académie de Versailles (2012-2013)

Documents

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