Programme des cours 2026-2027
NUMV1122-1  
Informations et données, Informations et données
Durée :
24h Th
Nombre de crédits :
Bachelier en enseignement section 3 : mathématiques et formation numérique2
Nom du professeur :
Alexis MACQ
Coordinateur(s) :
Alexis MACQ
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au deuxième quadrimestre
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
L'unité d'enseignement « Informations et données » vise à former les futurs enseignants de section 3 à la maîtrise et à la didactisation de concepts fondamentaux de la culture numérique, en cohérence avec le référentiel FMTTN de la Fédération Wallonie-Bruxelles. L'apprentissage articule une maîtrise technique des outils et concepts, à un niveau dépassant les attendus pour les élèves de 10 à 15 ans, avec le développement d'une posture critique. Cette double approche doit permettre aux futurs enseignants de concevoir des apprentissages qui contribuent à former des citoyens numériques responsables et éclairés.

L'UE est organisée autour de quatre grands piliers thématiques complémentaires :

  • Architecture matérielle & stockage : Compréhension physique du PC (cannibalisme de matériel), structuration d'arborescences de fichiers (locaux et cloud), ...
  • Pensée structurée, Bases de données & IA : Différence conceptuelle fondamentale entre donnée brute et information contextualisée. Modélisation de bases de données relationnelles à travers des diagrammes Entité-Relation (ERD), et initiation à l'apprentissage automatique (Machine Learning, via Google Teachable Machine notamment) pour porter un regard critique sur la manière dont certains algorithmes créent de « l'information ».
  • Éducation aux médias & Pensée critique : Analyse forensique de métadonnées ; techniques de fact-checking et cyber-enquête en ligne ; stratégies de recherche documentaire avancée.
  • Concepts réseaux & Simulation : Compréhension de l'adressage IP, calcul de sous-réseaux à longueur variable (VLSM) et simulation de topologies réseaux d'interconnexion statiques sur le simulateur Cisco Packet Tracer.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Cette unité d'enseignement contribue activement au développement des Acquis d'Apprentissage Terminaux (AAT) du référentiel de la formation initiale des enseignants, en particulier :

  • AAT5 : Maîtriser les contenus, la didactique et les méthodologies propres aux disciplines, ainsi que les connaissances liées aux processus d'apprentissage et aux théories de l'enseignement, en lien avec les référentiels et les visées du système éducatif.
  • AAT9 : Intégrer des technologies numériques dans les pratiques pédagogiques de manière pertinente.
À l'issue de cette unité d'enseignement, l'étudiant de Bac 1 devra être capable de démontrer les Acquis d'Apprentissage Spécifiques (AAS) suivants, en lien étroit avec les AAT5 et AAT9 du référentiel :

AAS 1 : Maîtriser des contenus disciplinaires en fonction des référentiels

Comment l'étudiant démontre-t-il sa maîtrise ? En mobilisant, de manière supervisée ou autonome, une maîtrise théorique et technique rigoureuse des concepts du volet « Informations et données » prescrits par le référentiel FMTTN, à un niveau de maîtrise dépassant les attendus pour les élèves, dans le cadre des travaux pratiques et des simulations individuelles :

  • Maîtriser et expliciter le vocabulaire technique lié à l'architecture matérielle (hardware : CPU, RAM, ROM, HDD vs SSD), logicielle (software : arborescence, extensions, types MIME, compression ZIP) et aux réseaux (adresse IP, masque de sous-réseau, passerelle par défaut, routeur).
  • Modéliser et structurer un système d'information relationnel simple sous forme de diagramme Entité-Relation (ERD) en appliquant les règles de normalisation pour éliminer la redondance d'information.
  • Calculer un plan d'adressage réseau simple à longueur variable (VLSM) et configurer statiquement une maquette réseau statique fonctionnelle sur Cisco Packet Tracer.
AAS 2 : Maîtriser la didactique propre aux disciplines

Comment l'étudiant démontre-t-il sa maîtrise ? En analysant de manière réflexive le référentiel FMTTN pour identifier les attendus d'apprentissage et en anticipant les obstacles cognitifs ou techniques des élèves afin de proposer des remédiations pédagogiques adéquates :

  • Établir des liens explicites, rigoureux et justifiés entre les concepts de l'UE et les compétences, savoirs et savoir-faire prescrits par le référentiel FMTTN.
  • Identifier et déconstruire les difficultés d'apprentissage typiques des élèves (ex. : confusion entre fichier, dossier et raccourci) et proposer des aides ou accompagnements didactiques adaptées.
AAS 3 : Appliquer une approche didactique

Comment l'étudiant démontre-t-il sa maîtrise ? En analysant des propositions d'activités d'apprentissage numériques et en justifiant des choix pédagogiques pertinents pour des élèves, via des questionnaires intégrant des questions fermées et ouvertes :

  • Sélectionner des activités et des modalités d'apprentissage adéquates (manipulation matérielle concrète, simulation virtuelle, cyber-enquête, etc.) en fonction des concepts spécifiques ciblés par le référentiel FMTTN et des besoins des élèves.
  • Analyser et critiquer des scénarios pédagogiques simples pour le secondaire inférieur (ex. : repérer les forces et faiblesses d'un jeu de détective numérique pour l'analyse des métadonnées).
  • Justifier l'intégration de certaines activités ou outils numériques en classe pour développer l'esprit critique, la culture numérique et l'éducation aux médias des élèves, en lien avec le référentiel FMTTN.
AAS 4 : Identifier les outils numériques en lien avec ma discipline

Comment l'étudiant démontre-t-il sa maîtrise ? En sélectionnant, testant et didactisant des logiciels, simulateurs et plateformes numériques spécifiques pour enseigner la formation numérique de manière dynamique, visuelle et sans contraintes matérielles :

  • Mobiliser des outils de simulation comme Cisco Packet Tracer pour rendre visible le cheminement des paquets réseau, ou Google Teachable Machine et SoekiaGPT pour faire expérimenter concrètement l'apprentissage automatique sans codage.
  • Didactiser l'usage d'outils d'extraction forensique de métadonnées et d'outils d'évaluation de la fiabilité de l'information (ex : Le Décodex, la boîte à outils WhatsApp de fact-checking des Observateurs de France 24) en lien avec la protection de la vie privée.
AAS 5 : [Ecirc]tre capable d'utiliser les outils numériques en tant qu'étudiant dans sa formation

Comment l'étudiant démontre-t-il sa maîtrise ? En exploitant de manière autonome, rigoureuse et collaborative les technologies numériques pour organiser son propre travail académique, collaborer avec ses pairs et piloter activement son parcours d'auto-évaluation d'enseignant :

  • Structurer de manière logique et sécurisée son espace de stockage Cloud (OneDrive), compresser ses fichiers (ZIP) et partager des documents en paramétrant adéquatement les droits d'accès et l'historique des versions.
  • Mener des recherches d'informations documentaires approfondies et optimisées pour ses propres besoins académiques en formulant des équations de recherche expertes basées sur des opérateurs logiques.
  • Collaborer activement à distance avec ses pairs sur des documents partagés, et piloter son apprentissage de manière active à l'aide des quiz théoriques et activités d'évaluation de sur la plateforme EvalMoodle.
Savoirs et compétences prérequis :
Aucune connaissance spécifique préalable n'est requise, mais une familiarité de base avec l'outil informatique est un plus. Une initiation préalable à la gestion de fichiers, aux navigateurs Web et aux outils de recherche serait utile.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
L'unité d'enseignement se déroule entièrement en présentiel sous la forme de cours et d'ateliers pratiques intégrés (24 heures). Les méthodes privilégient une approche active, manipulatoire et réflexive, structurée autour de :

  • Ateliers physiques manipulatoires : Atelier de démontage de PC (cannibalisme de PC) pour ancrer concrètement le vocabulaire du hardware.
  • Laboratoires virtuels de simulation : Utilisation de simulateurs interactifs de réseaux (Cisco Packet Tracer) et d'entraînement d'IA (Google Teachable Machine) pour expérimenter sans contraintes matérielles.
  • Apprentissage par problème et cyber-enquêtes : Résolution d'énigmes et de cas pratiques réels (recherche inversée d'images, traque de métadonnées, détection de fake news avec la boîte à outils WhatsApp des Observateurs de France 24).
  • Scénarios d'auto-formation guidés : Exploitation de modules interactifs d'auto-apprentissage (culture-numerique.org notamment) pour autonomiser l'étudiant dans sa maîtrise technique.
  • Analyse et choix de transpositions didactiques : Réflexion guidée sur des cas pratiques et des activités existantes pour comprendre comment transposer les savoirs numériques. Il s'agira notamment d'apprendre à identifier, sélectionner et justifier les activités et les modalités d'apprentissage (manipulation concrète, simulation virtuelle, cyber-enquête, etc.) les plus adéquates pour des élèves de 10 à 15 ans.
  • Présentations théoriques suivies de séances d'exercices d'application pratiques : Cette méthode est notamment employée pour comprendre les bases de données relationnelles et la modélisation de diagrammes Entité-Relation (ERD). L'apport théorique initial est immédiatement consolidé par des exercices pratiques progressifs de modélisation de cas réels.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Les cours seront principalement en présentiel. Les étudiants seront encouragés à collaborer et à réfléchir pour l'accomplissement des différentes tâches demandées.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Les supports de cours seront disponibles sur la plateforme pédagogique en ligne. Ils seront principalement constitués d'énoncés de travaux pratiques, intégrant les éléments théoriques nécessaires à la réalisation des activités et à la compréhension des concepts abordés.

Les ressources suivantes pourront également être mobilisées comme appui aux apprentissages :

Les ouvrages suivants sont proposés aux étudiants qui souhaitent approfondir les notions abordées dans l'unité d'enseignement, notamment celles liées à la recherche, à l'évaluation et à la fiabilité de l'information ainsi qu'à la culture numérique :

Howell, M. C., & Prevenier, W. (2001). From reliable sources: An introduction to historical methods. Cornell University Press.

Stebbins, L. F. (2015). Finding reliable information online: Adventures of an information sleuth. Rowman & Littlefield.

Moeschler, J. (2024). Language and truth: What makes communication reliable in a post-truth world. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003355816

Romainville, M. (2023). À l'école du doute : Apprendre à penser juste en découvrant pourquoi l'on pense faux. Presses universitaires de France.

Henry, J., & Boraita, F. (Eds.). (2021). Éduquer au numérique : 12 clés pour comprendre l'informatique. Politeia.
Modalités d'évaluation et critères :
L'unité d'enseignement NUMV1122 adopte un modèle d'évaluation continue à 100 %, organisé au cours du second quadrimestre (Q2). Les séances pratiques d'évaluation continue reposent sur une posture d'accompagnement de type « coaching » : l'enseignant accompagne individuellement et collectivement les étudiants dans leur progression au sein des différentes missions techniques, les aide à identifier et à dépasser leurs difficultés et les guide jusqu'aux étapes prévues pour l'évaluation de leur maîtrise où son aide s'arrête. Cet accompagnement préalable à l'évaluation, constitue une modalité pédagogique propre à l'évaluation continue et n'est pas proposé lors de la seconde session.

La note finale de l'unité d'enseignement en première session (juin) se répartit comme suit :

  • Missions et travaux pratiques (40 % de la note finale) : missions techniques réalisées individuellement ou en petits groupes, selon les consignes propres à chaque mission, tout au long du quadrimestre. Ces travaux évaluent l'acquisition et la mobilisation des compétences techniques d'organisation et d'analyse (par exemple : conception d'un schéma ERD, plan d'adressage et configuration d'un réseau sur Cisco Packet Tracer, cyber-enquête, etc.).

  • Questionnaires théoriques et de réflexion didactique (60 % de la note finale) : évaluations réalisées individuellement sur la plateforme EvalMoodle à l'issue de certaines séances. Ces épreuves combinent des questions fermées (quiz) et des questions ouvertes. Elles permettent d'évaluer la maîtrise des notions théoriques et techniques abordées, la capacité à les mettre en lien avec les attendus du référentiel FMTTN, ainsi que la réflexion didactique de l'étudiant (sélection pertinente d'activités et de modalités d'apprentissage, analyse de situations pédagogiques, et justification de choix méthodologiques).

Modalités de seconde session En cas d'échec à l'évaluation continue de première session (Q2), l'évaluation de seconde session prend la forme d'un examen individuel de 2 heures, à livre fermé, comptant pour 100 % de la note finale.

Afin de garantir une évaluation juste, équilibrée et représentative des différentes compétences visées par l'unité d'enseignement, l'épreuve est organisée en deux parties distinctes et complémentaires, dont l'ordre de passation peut varier en fonction des contraintes organisationnelles, sans incidence sur leur contenu, leur durée ou leur pondération :

  • Partie 1 : Manipulations sur ordinateur (1 heure - 50 % de la note d'examen) : cette partie se déroule sur machine, potentiellement sans accès à Internet ni à des documents externes. L'étudiant réalise des manipulations techniques concrètes, directement observées et vérifiées par l'enseignant (par exemple : configuration d'interfaces et de passerelles de sous-réseaux sur Cisco Packet Tracer, réalisation de tests de connectivité, extraction de métadonnées EXIF d'images, etc.).

  • Partie 2 : Épreuve écrite (1 heure - 50 % de la note d'examen) : durant cette partie, l'ordinateur est éteint et l'étudiant travaille uniquement sur la feuille d'examen. Cette partie évalue la résolution individuelle de problèmes théoriques, analytiques et didactiques sans support informatique (par exemple : élaboration conceptuelle d'un schéma entité-association ERD à partir d'un cas d'étude, calculs de masques et d'adresses réseau de type VLSM, questions de transposition didactique impliquant le choix et la justification d'activités d'apprentissage en lien avec les attendus du référentiel FMTTN, etc.).

L'ensemble de cette épreuve est réalisé de manière individuelle et autonome, sans aide ni interaction pédagogique avec l'enseignant.
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Contacts :
Alexis Macq - alexis.macq@vinci.be