PyParis2017 / Python pour les enseignants des classes préparatoires, by Olivier Ricou
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Résultat
Python pour les enseignants des classespréparatoires
Olivier RicouEPITA
PyParis17 – 13 juin 2017
Olivier Ricou EPITA Python pour les enseignants des classes préparatoires
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Au début
Python pour les classes préparatoires
→ besoin de formation des profs
→ 2 cours en présentiel en 2013 (environ 50 élèves)
Mais les cours présentiels ne passent pas à l’échelle donc
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La création du MOOC
Temps de travail approximatif avec équipe vidéo50 heures de préparation (plan, supports, exercices)35 heures de studio pour 3,5 heures de vidéos50 heures de montage20 heures de coordination
Pour un prof seul (autre MOOC)
100 h de travail ∼ 1h de vidéo
2 h de MOOC = un cours en présentiel entre 10 et 15h
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Technologies utilisées
OutilsVidéosSupports éditablesQCMWikiForum
Plateforme
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Rendu
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Suivi du coursEn 3 années voici le nombre de vues des vidéos du cours :
donc pas vraiment Massive...
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Détournement d’usageEnseigner un langage en présentiel pose des problèmes
Connaissances hétérogènes des élèvesVitesses de compréhension différentesPoints de blocage variables d’un élève à un autreFaiblesse du cours magitral sans tester immédiatement
Le MOOC est parfait pour ce type de cours en présentiel.
est le meilleur ami pour apprendre Python.
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Conclusion
Le MOOCDes profs consommateurs (comme moi)Des retours positifs mais raresPas de communauté créée
Le MOOC en présentielDes élèves concentrés sur le coursUn prof qui peut prendre le temps d’expliquer à un élèveLa possibilité de continuer chez soiUn cours que l’on retrouve facilement plus tard
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Résultat
Suite : Python pour les scientifiquesPartie Jupyter
Réécriture pour Python 3Extension à Pandas avec volonté de toucher les Big DataIntro aux réseaux neuronnauxTest/exam avec nbgrader ?
Vidéo et MOOCLes vidéos sont appréciées alors tout refaire ?Quelle est la valeur des exercices QCM ?Ai-je besoin d’EdX ?
python3.mooc.lrde.epita.fr en cours de dév.
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