Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
3 crédits
22.5 h + 16.0 h
Q1
Enseignants
Leyssens Tom;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Le cours doit proposer les bases de la théorie de la mesure en précisant les notions de d'échantillon, de population et de distribution des mesures ainsi que leurs propriétés principales. L'introduction des tests d'hypothèse doit mener à une analyse critique des résultats de mesures, à une estimation des erreurs et à la détermination des facteurs affectant la mesure, Les notions de corrélation, de régression ainsi que le développement de modèles uni et multivariés seront introduits et appliqués aux cas concrets rencontrés dans la pratique courante des laboratoires. Les notions élémentaires de planification d'expériences seront abordées en vue d'optimiser des processus expérimentaux. Les techniques de recherche des conditions optimales et de localisation des extremums seront explicitées.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 | Amener les étudiants en chimie à traiter efficacement les données liées aux expériences qu'ils ont à réaliser. A cet effet, il conviendra de : -Apprendre à allier la qualité des résultats à l'économie des moyens à mettre en oeuvre; -Concevoir et planifier les expériences;-Acquérir et traiter les résultats des expériences;-Interpréter les résultats et développer les modèles permettant de prévoir les propriétés étudiées. |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
Le cours donne une introduction aux concepts statistiques utilisés couramment par les chimistes, tant dans le monde industriel que dans le monde académique. Ce cours étant une introduction, le but est de donner les outils nécessaires à l’étudiant lui permettant de traiter des cas simples, et de donner une base suffisante lui permettant de suivre des cours plus évolués. Les étudiants sont vivement conseillés de suivre ces cours plus spécifiques.
Central au cours sont ‘LES DONNEES’. L’étudiant apprendra à visualiser les données, caractériser les données, comparer des données, modéliser des données, et planifier ses expériences.
Pour suivre ce cours, il n’y a pas de notions de bases requises.
Le cours est donné lors du 1ier quadrimestre en 22.5h de cours magistraux. Certains exercices seront traités au cours. Une série d'examens sert en tant que livret d'exercices et les étudiants sont supposés résoudre ses exercices sur propre initiave (10h V2 sont valorisées dans ce cadre)
Central au cours sont ‘LES DONNEES’. L’étudiant apprendra à visualiser les données, caractériser les données, comparer des données, modéliser des données, et planifier ses expériences.
Pour suivre ce cours, il n’y a pas de notions de bases requises.
Le cours est donné lors du 1ier quadrimestre en 22.5h de cours magistraux. Certains exercices seront traités au cours. Une série d'examens sert en tant que livret d'exercices et les étudiants sont supposés résoudre ses exercices sur propre initiave (10h V2 sont valorisées dans ce cadre)
Méthodes d'enseignement
- Cours magistraux par slides (22.5h au Q1). Il peut être demandé à l'étudiant de préparer le cours à la maison sur base des slides. Le contenu sera ensuite discuté avec l'enseignement afin de s'assurer que le contenu a été compris.
- Exercices à faire de manière individuelle (hors encadrement) par l'étudiant - une discussion sur les exercices est possible durant le cours magistraux (valorisé par 10h de V2)
- Exercices à faire de manière individuelle (hors encadrement) par l'étudiant - une discussion sur les exercices est possible durant le cours magistraux (valorisé par 10h de V2)
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
- Un examen aura lieu au mois de Janvier. L’examen consiste en une série d’exercices à résoudre sur l’ordinateur à l’aide du software JMP.
- Un examen semblable sera organisé pour la deuxième session.
- Un examen semblable sera organisé pour la deuxième session.
Autres infos
Contenu
- Visualiser les données ; Analyse exploratoire
- Statistique de la mesure
- Test d’hypothèse ; comparer des valeurs
- Modélisation ; Régression Linéaire
- Modélisation ANOVA ; Expliquer une variable quantitative à partir de facteurs catégoriels
- Planification expérimentale, une introduction
Ressources
en ligne
en ligne
* Chaque étudiant doit obligatoirement s’inscrire au cours LCHM1381 sur Moodle. Les communications entre enseignant et étudiant se feront par le biais de cet outil./ slides disponibles sur moodle
* Durant le premier quadrimèstre l’étudiant se familiarise avec le software JMP. Cet outil est disponible dans les salles didactiques.
* Durant le premier quadrimèstre l’étudiant se familiarise avec le software JMP. Cet outil est disponible dans les salles didactiques.
Support de cours
- Slides sur Moodle
Faculté ou entité
en charge
en charge
SC
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Approfondissement en sciences chimiques