Enseigner la visualisation de données aux étudiants de promotion sociale novices en data science grâce à la modélisation de bases de données

Abstract

Ce mémoire explore l'intégration de la visualisation de données dans l'enseignement de la modélisation de données pour les étudiants novices en data science, dans le cadre d'un bachelier en informatique de gestion enseigné en promotion social. L'objectif de cette étude est d'explorer les méthodes d'enseignement les plus efficaces pour la visualisation de données et d'évaluer l'impact d'une approche pédagogique spécifique, mise en œuvre au travers d'une unique activité de visualisation de données, sur l'apprentissage des étudiants. Les questions de recherche qui ont guidé cette étude sont : Comment enseigner la visualisation de données à un public novice de promotion sociale par le biais d'un cours sur la modélisation de base de données ? Et, comment intégrer la visualisation de données dans le cursus scolaire des étudiants de promotion sociale novices en data science ? Pour répondre à ces questions, la méthodologie de recherche comprend une activité de visualisation de données, suivie de questionnaires pré et post observation, un focus group avec les étudiants, une entrevue semi-directive avec l'enseignant et une évaluation basée sur une grille d'observation. L'activité, centrée sur la modélisation de base de données comme porte d'entrée pour l'enseignement de la visualisation de données, s'est avérée efficace pour stimuler l'intérêt et la compréhension des étudiants pour le sujet. Les résultats indiquent une amélioration significative de la compréhension des concepts de visualisation de données et de l'application des compétences en visualisation de données par les étudiants. De plus, l'activité a réussi à susciter un intérêt accru pour la visualisation de données parmi les étudiants, indiquant le potentiel de cette approche pour l'enseignement de la data science. Cette recherche contribue à la littérature sur l'enseignement de la visualisation de données en proposant une approche pédagogique qui met l'accent sur la visualisation de données. Les résultats soutiennent l'intégration de la visualisation de données dans le cursus d'enseignement de la modélisation de données pour les étudiants novices, soulignant son rôle clé dans l'amélioration de l'apprentissage et de l'engagement des étudiants.

Date of Award	20 Jun 2023
Original language	French
Awarding Institution	University of Namur
Supervisor	Bruno Dumas (Supervisor) & Antoine Clarinval (Co-Supervisor)