5.00 crédits
30.0 h
Q2
Enseignants
Kieffer Suzanne;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
· Perception visuelle
· Représentation (encodage de valeurs, de relations)
· Présentation (techniques de visualisation) et interaction
· Principes de conception (Gestalt, Bertin, théorie des couleurs)
· Tableaux de bord et visual analytics
· Représentation (encodage de valeurs, de relations)
· Présentation (techniques de visualisation) et interaction
· Principes de conception (Gestalt, Bertin, théorie des couleurs)
· Tableaux de bord et visual analytics
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1. | Décrire les visualisations de données en termes de type de données, de représentation, de technique de présentation et d'interaction, et de tâche utilisateur ; |
| 2. | Expliquer les différentes étapes du développement de visualisations interactives en illustrant chaque étape par ses résultats types (ex. livrables) ; |
| 3. | Appliquer les principes et les techniques de visualisation de l'information pour concevoir et développer une visualisation interactive d'un grand ensemble de données ; |
| 4. | Evaluer une visualisation à l'aide de critères et proposer des améliorations. |
Contenu
Perception visuelle
Traitement, représentation et présentation des données
Interaction avec les données
Principes de conception
Tendances : dashboards et visual analytics
Traitement, représentation et présentation des données
Interaction avec les données
Principes de conception
Tendances : dashboards et visual analytics
Méthodes d'enseignement
L'approche pédagogique est l’enseignement mixte (blended teaching), qui alterne enseignement en classe en face à face et enseignement en ligne à distance via Microsoft Teams. Certaines activités (ex. test de connaissance ou évaluation par les pairs) se déroulent à distance. De plus, certaines séances sont remplacées par des activités de travail autonome, réalisées individuellement (ex. suivre des tutoriels Tableau en ligne). Les méthodes d’enseignement sont la classe inversée et l’enseignement par projet :
- Classe inversée : les étudiant·es étudient la matière à la maison et rencontrent ensuite enseignant·es et pairs dans une salle de classe pour poser des questions, obtenir une aide supplémentaire ou pour travailler en groupe ;
- Enseignement par projet : les étudiant·es développent un projet en combinant apprentissage en ligne et réunions en face à face.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Contrôle continu sans examen en juin selon deux modes : travaux individuels (60% de la note finale) et tests de connaissance (40% de la note finale). En septembre, travail individuel sur mesure à remettre le premier jour de la session.
Autres infos
Toutes les informations utiles relatives à ces modalités et au déroulement des activités (calendrier, consignes détaillées, critères d’évaluation, etc.) sont présentées lors de la première séance et sont disponibles sur Moodle.
Certaines ressources (ex. ressources bibliographiques, diapositives, vidéos explicatives) sont en anglais.
Certaines ressources (ex. ressources bibliographiques, diapositives, vidéos explicatives) sont en anglais.
Ressources
en ligne
en ligne
Moodle (en asynchrone) : diapositives du cours, ressources bibliographiques, calendrier, modèles et grilles critériées, exercices H5P, tests, devoirs, ateliers avec évaluation par les pairs, choix de groupe, forum Q&A
Microsoft Teams (en direct) : calendrier, réunions, documents, discussion, notes de cours
Liens web : vidéos explicatives, sites web, logiciels en ligne
Logiciel Tableau (https://www.tableau.com/) : tutoriels en ligne, création d’une licence académique avec son adresse mail UCLouvain.
Microsoft Teams (en direct) : calendrier, réunions, documents, discussion, notes de cours
Liens web : vidéos explicatives, sites web, logiciels en ligne
Logiciel Tableau (https://www.tableau.com/) : tutoriels en ligne, création d’une licence académique avec son adresse mail UCLouvain.
Bibliographie
Bateman, S., Mandryk, R. L., Gutwin, C., Genest, A., McDine, D., & Brooks, C. (2010, April). Useful junk?: the effects of visual embellishment on comprehension and memorability of charts. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 2573-2582). ACM.
Bertin, J. (1983). Semiology of graphics; diagrams networks maps (No. 04; QA90, B7.).
Cairo, A. (2015). Graphics lies, misleading visuals. In New Challenges for Data Design (pp. 103-116). Springer, London.
Heer, J., Bostock, M., & Ogievetsky, V. (2010). A tour through the visualization zoo. Commun. Acm, 53(6), 59-67.
Fox, W. Statistiques sociales. Traduction et adaptation de la troisième édition américaine par Louis Imbeau, De Boeck, 1999.
Spence, R. Information Visualization: Design for Interaction. 2007.
Tufte, E. The visual display of quantitative information, 2nd edition. Graphics Press. 2001.
Ware, C. Information Visualization, 3rd Edition, Perception for Design. Morgan Kaufmann. 2012.
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Heer, J., Bostock, M., & Ogievetsky, V. (2010). A tour through the visualization zoo. Commun. Acm, 53(6), 59-67.
Fox, W. Statistiques sociales. Traduction et adaptation de la troisième édition américaine par Louis Imbeau, De Boeck, 1999.
Spence, R. Information Visualization: Design for Interaction. 2007.
Tufte, E. The visual display of quantitative information, 2nd edition. Graphics Press. 2001.
Ware, C. Information Visualization, 3rd Edition, Perception for Design. Morgan Kaufmann. 2012.
Faculté ou entité
en charge
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COMU
