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.
2 crédits
30.0 h
Q1
Cette unité d'enseignement n'est pas dispensée en 2019-2020
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Anglais
Thèmes abordés
Combinaison d'anglais général et spécifique avec une articulation explicite et récurrente avec le cours Statistics and Data Science:
- Interaction orale dans des situations générales, académiques et professionnelles
- communications téléphoniques
- participation à et gestion de réunions, y compris techniques de négociation
- descriptions objectives et discussions de projets : processus, cycles, graphiques, données, problèmes techniques, questions de conception, améliorations technologiques, propriétés des matériaux, sécurité et risque, etc
- présentations scientifiques en lien avec Statistics and Data Science
- exercice(s) d'écriture en lien avec le programme de bachelier et/ou Statistics and Data Science
- rédaction d'un CV et d'une lettre de motivation, exercices d'entretien d'embauche
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
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Au terme de ce cours, l'étudiant sera capable de s'exprimer oralement et par écrit en anglais, avec un certain degré d'aisance et de précision, dans des contextes généraux, académiques et socioprofessionnels. L'étudiant maîtrisera les compétences nécessaires pour poursuivre l'apprentissage des matières des Masters en anglais. Les compétences à acquérir correspondent au niveau B2+ (avancé) du « Cadre européen commun de référence pour les langues » en expression orale et au niveau B2- en expression écrite. Eu égard au référentiel AA du programme « Bachelier en Sciences Informatiques», ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
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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
- Maîtrise du code : vocabulaire général et spécifique, grammaire
- Maîtrise des fonctions langagières orales et écrites : introduire, structurer, expliquer, détailler, opposer, temporiser, conclure, exprimer accord ou désaccord, interrompre, gérer une discussion, s'exprimer de façon diplomatique, etc.
- Maîtrise de la prononciation : phonétique et accent tonique
- Interaction dans des situations générales, académiques et professionnelles
- Descriptions objectives de projets, processus, cycles, graphiques, «facts and figures», etc.
- Présentations scientifiques
- Rédaction de CV et lettre de motivation
- Exercices d'entretien d'embauche
- Exercices écrits : mails/résumés/rapports (à définir)
Méthodes d'enseignement
Exercices de pratique orale par discussions de sujets proches des intérêts des étudiants et de leur vie quotidienne, implication des étudiants dans le choix de sujets et sources, stimulation de l'apprentissage informel.
Pratique orale de la langue en simulation de situations concrètes/jeux de rôles : réunions, négociations, explications techniques, présentations de données, réceptions, appels téléphoniques, etc.
Préparation à et feedback sur productions orales et écrites, aussi pour le cours Statistics and Data Science: techniques de présentation (structuration, expressions appropriées, body language, visual aids...), gestion des questions-réponses, techniques d'écriture (normes liées aux différents types d'écrits, structuration, expressions appropriées, ')
Consolidation et extension des connaissances de l'étudiant en vocabulaire général, académique et technique, grammaire et prononciation.
Travail fréquent en paires et groupes restreints.
Pratique orale de la langue en simulation de situations concrètes/jeux de rôles : réunions, négociations, explications techniques, présentations de données, réceptions, appels téléphoniques, etc.
Préparation à et feedback sur productions orales et écrites, aussi pour le cours Statistics and Data Science: techniques de présentation (structuration, expressions appropriées, body language, visual aids...), gestion des questions-réponses, techniques d'écriture (normes liées aux différents types d'écrits, structuration, expressions appropriées, ')
Consolidation et extension des connaissances de l'étudiant en vocabulaire général, académique et technique, grammaire et prononciation.
Travail fréquent en paires et groupes restreints.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Evaluation continue de la maîtrise du code (grammaire, lexique, prononciation) et des stratégies de communication par des tests réguliers et des productions orales et écrites. La participation au cours fait également partie de l'évaluation continue.
Evaluation de la langue dans le cadre du cours Statistics and Data Science.
En fin de cours, examen oral en deux parties : examen en groupe (simulation de réunion) et examen individuel (simulation d'entretien d'embauche).
Evaluation de la langue dans le cadre du cours Statistics and Data Science.
En fin de cours, examen oral en deux parties : examen en groupe (simulation de réunion) et examen individuel (simulation d'entretien d'embauche).
Autres infos
Présence obligatoire au cours.
Ressources
en ligne
en ligne
A partir du portail UCL : sur Moodle UCL : le cours LANGL1383 'English for SINF13 students'
Faculté ou entité
en charge
en charge
ILV
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Bachelier en sciences informatiques
