1. LMDIEE – Montpellier – 30 mai 2005 2 La filière « Mathématique et Informatique du Vivant...

LMDIEE – Montpellier – 30 mai 2005 2

La filière « Mathématique et Informatique du

Vivant » :Quand LMD et TICE fontbon ménage à Lyon 1

Sandrine CHARLES

BATIER Christophe et HEYDE Martine


Amélioration de Amélioration de l’accueil et de l’accueil et de

l’accompagnemel’accompagnement de l’étudiantnt de l’étudiant

Modification Modification de la de la

structure de structure de l’offre de l’offre de formationformation

Rénovation Rénovation des pratiques des pratiques pédagogiquespédagogiques

Évolution des Évolution des procédures procédures

d’habilitation d’habilitation et et

d’évaluationd’évaluation

Mise en place de l’espace européen de l’enseignement

supérieur

Conséquences sur le dispositif d’enseignement

supérieur


Dispenser Dispenser une une méthodologie

méthodologie dede travailtravail à l’universitéà l’université

Intégrer Intégrer les les TICETICE

dans les pratiques dans les pratiques pédagogiquespédagogiques

S’appuyer sur S’appuyer sur

les les espaces espaces

multimédiasmultimédias et et

les les centres de centres de

ressourcesressources

PrivilégiePrivilégie

r r le le

contrôle contrôle continucontinu

Rénovation des Rénovation des pratiques pratiques

pédagogiquespédagogiques


Les points forts du LMD

• L’aménagement de passerelles entre formations permettant aux étudiants d’élaborer progressivement leur projet de formation et, au-delà, leur projet professionnel ;

• Une offre diversifiée favorisant l’individualisation des parcours des étudiants ;

• L’acquisition de compétences transversales ;

• L’ouverture des formations aux approches interdisciplinaires.


L’existant à l’UCB Lyon 1

• Une filière « Biomaths » dans une formation diplômante de « Biologie des Organismes » (1994-2004)– Manque de reconnaissance au sein de l’Université

– Aucune lisibilité nationale

• Un DEA « Analyse et Modélisation des Systèmes Biologiques » (1990-2004)– Une renommée nationale

– Une baisse des effectifs depuis deux ans

LMDIEE – Montpellier – 30 mai 2005 7http://miv.univ–lyon1.fr


Notre public

2004/2005

L2 : 100% Bio

L3 : 50% Bio – 50% Math/Info

M1 : 70% Bio - 30% Math/Info

M2 : 90% Bio/Médecine – 10% INSA

étudiants de

BIOLOGIE - MEDECINE

étudiants de

MATHEMATIQUES

étudiants d’

INFORMATIQUE


Débouchés – Secteurs d’activité

Bio-InformatiqueGénomique

Protéomique

Bio-TechnologiePharmacologie

Recherche CliniqueBio-Statistiques

ÉpidémiologieEnvironnement


Un enseignement interdisciplinaire

Analyse et Interprétation de données biologiques à l’aide d’outils

mathématiques (Modélisation, Statistiques,…) et informatiques.

Compétences d’intégration disciplinaire

Compétences méthodologiques transverses

Compétences de

communication écrite et orale

Compétences sociales et relationnelle

s


Un contrat didactique rénové

Une approche convergente des disciplines (Rege-Colet, 2002)

Capitaliser des connaissances biologiques, mathématiques et informatiques de base, par l’acquisition de concepts, de théories et de techniques ;

Faire émerger des compétences par l’utilisation, la combinaison, la généralisation et la mobilisation de ces connaissances au service de la résolution d’un problème biologique ;

Être autonome, s’auto-évaluer, dialoguer, collaborer, pour acquérir un savoir-être à l’interface de plusieurs disciplines.


http://spiral.univ-lyon1.fr/


Chaque U.E. compte pour 6 ECTSL3 : 60% U.E. obligatoires – 40% U.E. libresU.E. libres (3 au plus du même groupe) réorientation / spécialisation


« Approches Mathématiques et Informatiques du Vivant » - M1

RAN

Angl. Sci.Biologie

Math. Modél.Bio-Stats Bio-Info

S1

S2

U.E. libres : BIO – MATH - INFO S

TAGE

12ECTS


Outils Mathématiques et Informatiques pour le Vivant (oMIV)Anne B. DUFOUR : [email protected]

Approche quantitativeModélisation formelle

Innovation Thérapeutique(AMIT)

François GUEYFFIERfranç[email protected]

Modélisation en Épidémiologie et Recherche Clinique (MERC)Pascal ROY : [email protected]

Méthodes en BioinformatiqueMoléculaire

(MBM)Dominique MOUCHIROUD

[email protected] DELEAGE

[email protected]

« aMIV » - M2 R et P


Renouveau des pratiques

• Méthodes actives : l’apprenant construit son savoir à partir de situations expérimentales . Avoir à réaliser une tâche, produire quelque chose l’amène à se poser des questions et à découvrir de nouvelles méthodes.

L’enseignant organise la situation d’apprentissage et met à disposition des ressources. L’apprenant doit à partir de là agir, tâtonner, faire des hypothèses, les vérifier...

• Pédagogie « expérientielle » : l’étudiant vit des situations expérimentales qui font partie d'un contexte de vie réelle. Cela veut dire que l'apprentissage découle de son engagement personnel dans une activité où les dimensions affectives autant que les dimensions cognitives de son être sont sollicitées.

Apprentissage Par Problèmes


TICE : Pourquoi ? Comment ?

• Motiver les étudiants• Pallier la passivité• Introduire à l’interdisciplinarité• Favoriser le dialogue Enseignants/Enseignés

+ Lien avec le type de pédagogiePédagogie expérientielle soutenir la réalisation des mises en situation :– Site Web– Expériences virtuelles (simulations, recueil de données)


Premier exemple : MathSV

Mathématiques pour les Sciences de la Vie

• Le défi : Motiver des étudiants Biologistes de L1 pour faire des Mathématiques (effectif : ~800 / an)

• Pédagogie innovante de type expérientielle :Situation réelle Verbaliser Abstraire Formaliser Résoudre Interpréter Restituer

• Des TICE au sein d’un site Web via SPIRALAgenda, Forum, statistiques de fréquentationApprentissage Par Problèmes (APP)

19http://mathsv.univ-lyon1.fr/http://mathsv.univ-lyon1.fr/

21

0

10

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8/26/2004 9/23/2004 10/21/2004 11/18/2004 12/16/2004 1/13/2005 2/10/2005 3/10/2005 4/7/2005 5/5/2005

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2/9/2004 1/10/2004 21/10/2004 11/11/2004 4/12/2004 24/12/2004 13/01/2005 4/2/2005 24/02/2005 16/03/2005 5/4/2005 26/04/2005 19/05/2005

9 connexions / jour en moyenne

17 connexions / jour en moyenne

25Mode Administrateur

26Mode Administrateur

27

1. Une mise en situation

28

2. Des outils de simulation

http://mathsv.univ-lyon1.fr/cb/divcel3.html




29

3. Des données à analyser

http://mathsv.univ-lyon1.fr/cb/courbe.html






Deuxième exemple : Stage Pratique – M1

• 12 ECTS : S1 et S2• Mettre en pratique les outils de Biomathématiques,

Biostatistiques et Bioinformatiques, dans le cadre d’une problématique biologique.

En laboratoire de recherche

• S1 : créneaux libres à l’emploi du temps. Janvier temps plein

travail bibliographique

• S2 : mercredi toute la journée. Mai temps plein travail plus technique, programmation, analyses

statistiques, modélisation mathématique


Deuxième exemple : Stage Pratique – M1

« CREACION »Création d’un Réseau d’Etudiants pour l’Acquisition de Compétences Interdisciplinaires ON-line

• Favoriser le dialogue entre étudiants, avec les enseignants et le monde professionnel

• Encourager une participation active des étudiants

• Aider à une meilleure gestion du travail personnel

• Aider les étudiants à capitaliser pour la rédaction de leur rapport et la soutenance orale

• Une salle dédiée• Ordinateur portable• WIFI

• S1 : suivi à distance• S2 : suivi en présentiel

échelonné

• Module SPIRAL• Agenda• Clavardage tutoré• Échanges de documents• Webographie

GRECO http://askonce.grenet.fr/

http://askonce.grenet.fr/




Scénario pédagogique 2004/2005

OCT NOV-FEV MARS-AVR MAI

•Titre Encadrant Tuteur Descriptif Mots clés

•Avance-ment•Notions théoriques•Réf. Biblio

•Choix du stage•Motivations•Projet professionnel

Diapositives•Problématique•Objectifs•Premiers résultats

+ Résumé en anglais

•Rapport final

•Soutenance orale : 10’ en anglais

Forum

T’chat


Module en accès restreint


Pour finir

Ce qu’en pensent les étudiants ?

LMD

MIVTICE


Étudiants de MIVSondage réalisé mi-mai 2005

47 réponses, soit 61%




POINTS FORTSPOINTS FORTS• Interdisciplinarité• Choix des U.E.• Stage en M1• U.E. Anglais• Encadrement• Disponibilité et

implication des enseignants

POINTS FAIBLES• Organisation• Densité des cours• Théorie/pratique• Mélange des

logiciels• Contacts

professionnels• Hétérogénéité des

étudiants




CE QU’ILS PROPOSENT• Moins de théorie, plus de pratique

(TP)• Cours de Bio/Math en anglais• Stage sur une période regroupée• Conseil pour le choix des U.E. libres• Affichage / forum : pb accès Internet• Épistémologie de l’interdisciplinarité


Étudiants de MathSVSondage réalisé début mai 2005


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Questions de rechercheEst-ce que le site MathSV permet auxétudiants de résoudre les exercices ?

• Est-ce que les étudiants trouvent l'information dans les chapitres de cours ?

• Est-ce que la version en ligne est plus efficace que la version papier?

• Quelle est la perception de charge de travail des utilisateurs de MathSV ?

• Une version plus ergonomique réduit-elle la perception de charge ?

43

Etude expérimentale

Matériels :•Chapitre équations différentielles + test 18 questions•Versions : actuelle, ergonomique, papier (polycopié)

Version actuelle

Version modifiée selon des critères ergonomiques

Polycopié

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Conclusions• Les étudiants résolvent mieux les exercices avec

un support papier.• L’application de recommandations ergonomiques

n’a pas d’effet sensible sur la perception de charge, ni sur la performance.

• Les contraintes semblent être liées à la lisibilité, mais aussi à la difficulté inhérente au contenu enseigné (mathématiques appliquées à la biologie).

• L’esthétique du site Web plait aux étudiants (facteur motivationnel à exploiter).

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