Programme CFIES2017 Grenoble

Enseigner, c’est motiver. Pour le statisticien qui donne des cours d’applications, il est nécessaire donc de contextualiser ses cours mais ce n’est pas suffisant pour assurer une bonne motivation, car tous les apprenants savent qu’ils vont recourir à des statisticiens professionnels pour tout travail technique. Nous proposons donc l’insertion lors des pauses naturelles des exposés destinées à détendre l’atmosphère, à recentrer les étudiants, de capsules statistiques tirées du monde ‘extérieur’ qui montrent que la statistique est essentielle à la compréhension du monde qui devient de plus en plus fondée sur des faits, du quantitatif. Ces capsules sont tirées, d’une part, des médias qui regorgent de considérations quantitatives infusées dans la statistique : nombres-indices, résultats d’enquêtes, de sondages et, d’autre part, de l’histoire de notre discipline, avec ses harmoniques économiques, politiques et sociales, qui intéressent encore plus les étudiants que l’actualité. Nous présentons un site comportant plusieurs dizaines de capsules de tous ordres (http://wikistat.ca) que les enseignants peuvent adapter à leur usage, mais dont la fonction principale est d’inciter les collègues à écrire leurs propres capsules et à les ajouter à ces pages, faire œuvre utile pour les autres enseignants. Nous verrons que les capsules statistiques sont, à notre connaissance, un nouvel outil de motivation dans l’ensemble des fun items rapportés dans la littérature.

L’enseignement des concepts statistiques fait de plus en plus appel à des méthodes pédagogiques qui permettent de faciliter leur compréhension. Le recours à des exemples concrets, si possible réels, en est une illustration courante. Mais le calcul d’un indicateur est encore trop souvent au centre de son enseignement, même avec cet accompagnement profitable. Nous prétendons que des considérations d’ordre historique peuvent compléter utilement cette démarche en nuançant l’apprentissage et l’interprétation de ces concepts. Pour illustrer cette affirmation, nous proposons de prendre deux concepts classiques : la recherche d’un milieu par l’intermédiaire d’une moyenne arithmétique d’une part, l’utilisation de la méthode des moindres carrés d’autre part.

Cette communication a pour but de pr\'esenter des exemples de grands moments de la visualisation de donn\'ees mettant en \'evidence l'impact historique qu'ont pu avoir les statistiques, l'histoire de la statistique dans l'Histoire ainsi que le soul\`evement de diverses questions \'ethiques et les liens tiss\'es avec d'autres disciplines. Ces exemples seront illustr\'es par des graphiques statistiques r\'ealis\'es avec le logiciel R \`a partir de jeux de donn\'ees historiques contenus dans le package HistData. On mettra en correspondance les graphiques statistiques obtenus et leurs homologues historiques. Ces travaux permettent d'aborder la statistique sous un nouvel angle p\'edagogique ainsi que d'enrichir et d'illustrer des enseignements de statistiques.

La spécificité de la statistique, en tant que science d’analyse et de décision, suscite l’intérêt de l’ensemble des domaines scientifiques et sociétaux. Le chercheur statisticien doit développer des capacités à expliciter les étapes d’une démarche statistique et à communiquer de manière compréhensible à des fins de diffusion et d’appropriation. Nous proposons d’étudier spécifiquement dans le cadre de l’enquête sur « l’état de santé des militaires ayant été présents sur le théâtre des opérations en 1990 – 1991 lors de la guerre du Golfe», le travail didactique, mis en œuvre par le chercheur épidémiologiste, afin de rendre possible le transfert de connaissance à destination des politiques décisionnaires. Ces observations confirment, selon nous, la remarque formulée par Chevallard et Wozniak (2003) qui consistait à souligner l’importance de considérer la didactique comme partie prenante de la formation à la statistique.

L’objectif de cette communication est à la fois d’ordre historique et pédagogique. Il s’agit de montrer comment les Journées d’Etude en Statistique (JES) ont été fondées par l’Association pour la Statistique et ses Utilisations (ASU), ancêtre de la Société Française de Statistique, avec quel objectif et selon quels critères. L’évolution de cette organisation jusqu’à nos jours, son influence sur des projets européens (European Courses in Advanced Statistics — ECAS et Training of European Statisticians — TES) et sud-américains (Programme de Recherche et d’Enseignement en Statistique Appliquée — PRESTA) seront aussi évoquées en concentrant notre attention sur le contenu et les méthodes d’enseignement utilisées.

Nous présentons ici un projet pédagogique axé sur des challenges d’analyse de données, qui sera mis en œuvre à l’Université Grenoble Alpes à la rentrée 2017-2018. Ces challenges, transversaux à plusieurs formations, se veulent multidisciplinaires. Nous présentons l’organisation de ces challenges, leur positionnement dans le tissu universitaire grenoblois, et les projets de plateforme et de salle multimodale sur lesquelles ils s’appuient.

La médiation est un outil statistique permettant d’identifier des liens de causalité entre des variables environnementales et un phénotype par l’inclusion d’une troisième variable : le médiateur. L'étude de la médiation est un réel enjeu statistique car les jeux de données étudiés présentent un grand nombre de médiateurs, souvent corrélés, et complexes de part leur nature biologique. Un data challenge a été organisé pour présenter l’analyse de médiation à des chercheurs de plusieurs disciplines, favoriser les échanges entre les participants et en évaluer les méthodes couramment utilisées. Cet article détaille les objectifs pratiques et pédagogiques de l'événement : la préparation des jeux de données, la conception d’un site web pour l’évaluation des épreuves, des sessions pratiques et pédagogiques, et une restitution du déroulement des épreuves. En conclusion, le data challenge d’Aussois a été une expérience transdisciplinaire enrichissante sur le plan scientifique et méthodologique.

Les départements Statistique et Informatique Décisionnelle (STID) des IUT de France ont décidé de créer un challenge dédié aux étudiants de première année. Celui-ci a pour contenu la production d'une visualisation de données (dataviz) autour de données identiques pour tous, par groupes et dans le temps restreint d'une journée. Chaque groupe d'étudiants participant doit proposer une dataviz sur la problématique de leur choix. Nous détaillons ici cette expérience réussie et très enrichissante pour tous.

Suite à une réforme des programmes de baccalauréat en faculté de psychologie en 2012, un grand défi s’est présenté aux enseignants de statistique qui ont vu les heures de travaux dirigés associées à leurs cours considérablement chuter. En conséquence, il a fallu repenser les cours de manière à ce que les étudiants puissent travailler la matière de façon pratique par eux-mêmes à domicile et également durant les cours en grand auditoire. Ayant montré le grand intérêt de faire participer activement les étudiants à leur apprentissage, le projet a été élargi par l’apport de nouvelles pratiques pédagogiques et a été étendu, d’abord à la faculté des sciences économiques, sociales, politiques et de communication, puis à d’autres facultés, à des cours de master, à des cours d’autres matières utilisant les statistiques…, avec toujours pour objectif une amélioration de la qualité de la formation dispensée (via une plus grande cohérence didactique entre les cours, un plus grand intérêt des enseignants pour la pédagogie, une évolution des pratiques pédagogiques etc.). Concrètement, une plateforme a été créée (SeLT pour Statistics eLearning Tools) et est aujourd’hui utilisée par les enseignants pour y organiser et y partager tous leurs contenus, que ce soit des cours en entier ou sous forme de modules, des animations statistiques interactives via Shiny, des études de cas incluant des bases de données, des vidéos, des formulaires et tables, … Cette plateforme est utilisée de pair avec Moodle, la plateforme d’auto-apprentissage en ligne utilisée à l’UCL (Université catholique de Louvain) et permettant les échanges entre tous les intervenants d’un cours. Chaque cours a son propre espace individuel sur Moodle. Néanmoins, les enseignants de cours de statistique disposent également d’un seul et même espace pour l’ensemble des questionnaires à choix multiples et des questions ouvertes créées et c’est à partir de cette banque de questions centralisée que sont récupérés les questionnaires et qu’ils sont intégrés au sein des cours individuels. Enfin, un nouveau dispositif permettant de réaliser en quelques secondes un sondage, un questionnaire à choix multiples ou même un concours est utilisé en lien avec les autres plateformes, ce qui permet d’obtenir en direct, durant un cours, une information quant à la réelle compréhension des étudiants. Ce dispositif, Wooclap, permet la collecte des données et le traitement instantané des réponses émises par les étudiants dans l’amphithéâtre en temps réel grâce à l’utilisation du Wifi ou l’envoi de SMS. L’utilisation de SeLT, Moodle et Wooclap a permis aux étudiants de devenir de vraies acteurs de leur apprentissage, en étant actif entre les cours et actif durant les cours. Quant aux enseignants, l’utilisation de ces plateformes communes a élargi considérablement le matériel didactique à leur disposition et les a également encouragés à discuter ensemble de leurs pratiques. D’autres initiatives pédagogiques ont ainsi vu le jour grâce au projet, comme les «Midis pédagogiques» de l’école de statistique, six à huit séminaires-rencontres organisés durant l’année afin d’y aborder une thématique pédagogique entre enseignants et assistants.

Mélard (2010) a présenté une communication sous le titre "Utiliser un tableur dans l'enseignement de statistique. Pourquoi et comment ?". Prenant la suite de McCullough (2008), l'exposé commençait par une mise à jour des critiques relatives aux possibilités statistiques d'Excel 2010 de Microsoft. Mélard (2014) a ajouté l’examen de l’outil Solver et a considéré également OpenOffice Calc et Gnumeric. On commence par actualiser les conclusions pour Excel 2013 et Excel 2016, ainsi que pour les autres tableurs. On discute ensuite des avantages et inconvénients de l’emploi d’Excel pour l’enseignement de la statistique et on examine un échantillon d’ouvrages qui mettent en œuvre cette approche. La présentation de 2010 contenait déjà une esquisse d’étude de cas relative à l’enseignement de la statistique à des fins de prévision (Mélard, 2007) mais elle est ici approfondie avec un examen particulier de la nécessité de mettre à jour les classeurs pour les besoins des versions récentes d’Excel et des autres tableurs.

Nous présenterons dans cette communication une expérience pédagogique d'enseignement de la statistique à des étudiants de master de biologie. L'objectif pédagogique était d'amener les étudiants à être autonome pour l'analyse d'une base de données "omiques" en grande dimension avec le logiciel R. Notre choix s'est porté sur la préparation d'un support de cours en ligne, mêlant introduction des notions statistiques, des commandes R, illustrées d'exemples à l'appui et d'interprétations. Les séances étaient ensuite consacrées à la mise en pratique sur ordinateur, pour moitié sous forme d'exercices encadrés, pour moitié sous forme de la préparation d'un projet sur données réelles.

Nous présentons le projet "Serveur Shiny de l'UGA" (basé sur le logiciel R), qui va permettre de mutualiser les applications shiny, développées par les enseignants de l'Université Grenoble Alpes et les mettre à disposition de tous les étudiants de l'université. Ce projet a été retenu par le labex PERSYVAL, comme platerforme pédagogique.