Stage doc0701

Réflexions, conclusions et travaux du groupe de professeur.e.s de l’académie de Créteil sur les questions d’intégration des humanités numériques dans les apprentissages scolaires.

Les données utilisées ont été extraites et ont fait l’objet d’un premier traitement dans Excel.

Outils de visualisation

RAWGraphs

Bluenod: Twitter visualization to find influencers and discover the best content

Location Intelligence Software - CARTO

Khartis - cartographie thématique

médialab Tools

OpenRefine

RETROUVEZ TOUS LES OUTILS DE LA FORMATION SUR CE FRAMEMO : https://framemo.org/DOC0701-OUtils%20TIC

Deux exemples de visualisations réalisées avec Raw Graph

Groupe 1

Objectif : visualiser les relations entre la profession, le grade et la mort des soldats

Raw Graph est accessible ici: https://rawgraphs.io/

• en ligne
• gratuit
• sans compte

Exemple 1 : Existe-t-il une relation entre la mort et le grade des soldats ?

Données exploitées :

1. les professions quand elles étaient connues
2. les grades
3. les types de décès (“tués à l’ennemi”, “blessures de guerre”, “accidents”, “maladie contractée pendant le service”, “inconnu”)

… la plupart disponibles et reportées sur les carnets militaires, numérisées ici : http://www.memoiredeshommes.sga.defense.gouv.fr/

Résultat :

Graphe fractionné en 2 parties pour mettre en évidence:

• d’abord l’affectation à un grade selon la profession
• ensuite le type de mort selon le grade

Visuellement il était très parlant de révéler la démarche en créant deux parties, chacun portant un titre ; permet aussi de mettre en évidence les lacunes et certaines trajectoires.

Certes permet de visualiser une proportion de tués sur le front et d’identifier quelques relations à priori entre le grade et le type de mort (proximité au front)

Limites:

• Le jeu de données ne doit pas comporter de case vide (ici : “non renseigné”)
• échantillon trop peu important pour mettre en évidence un rapport entre les professions et classes sociales des soldats, leur grade, leur mort
• cet échantillon est à comparer à des fréquences (c’est-à-dire des %) calculées au niveau national

PUBLIER LES PRODUCTIONS SUR LE WEB (pour pouvoir les retrouver …)

Groupe 2

Objectif : visualiser par classe d’âge la répartition d’une population dans des régiments différents

Les poilus de SGM ont-ils été affectés dans le même régiment et sous la même arme ? Quelle arme principale ? Corrélation entre âge et arme ? Entre âge (enrôlement) et numéro de régiment ?

Exemple 2 : Existe-t-il une relation entre la mort et le grade des soldats ?

A gauche, dates de naissance. A droite, numéro de régiment

Données exploitées :

1. l’année de naissance
2. l’arme (du régiment dans lequel ils étaient intégrés)
3. le département de la mort

Résultat :

• la distribution par classe d’âge dans les armes de l’armée
• la distribution géographique des régiments

Limites :

• décalage entre l’interrogation de départ et l’image produite
• contrairement au premier graphe, le résultat n’est pas lisible immédiatement (abs. d’éléments de légende)
• il fallait sélectionner les dates de recrutement plutôt que les dates de naissance
• à cet égard, la deuxième partie du graphe est peut-être plus intéressante.

Deux exemples de visualisations réalisées avec Carto

Groupe 3

Objectif : Le lieu de mort donne t-il à voir la ligne de front ?

Carto est accessible ici:

• en ligne
• gratuit 30j
• nécessité de créer un compte

Données exploitées :

1. le département de naissance
2. le département de la mort

Résultat :

• la proximité géographique des lieux de naissance et de mort ; leur superposition

Exemple 3 :

Visible ici : https://obocquel.carto.com/builder/b91ac1f9-b716-4483-a3e9-7be92e332198/embed

Limites :

• problème rencontré : les couleurs se sont superposées
• solution : jouer sur la transparence
• pas de légende : penser à la construire au moment de l’élaboration des différentes couches
• le front n’apparaît pas

Groupe 4

Objectif : visualiser les trajectoires des soldats pour donner à voir d’abord les trajectoires individuelles et révéler la logistique et la géographie de la guerre

Données exploitées :

1. la commune de naissance
2. la commune de recrutement
3. le lieu de la mort

Exemple 4 : Quelle distribution des soldats et quelle organisation administrative et géographique de la guerre ?

Visible ici : https://cchanoir.carto.com/builder/108dee9c-67c2-4aa9-89a2-b43fe98339b6/embed

Visible ici : https://gabriellebour.carto.com/builder/42af7327-c602-42dd-833e-a51f7eb11cd3/embed

Résultat :

• Les trajectoires ne sont pas visibles : sont visibles des concentrations géographiques (importance de la commune de Saint-Germain-sur-Morin, d’un bureau de recrutement _ Coulommiers _ des lieux de décès), les communes d’origine des soldats, et l’éclatement des lieux de décès. A comparer à l’échelle natio

Limites :

• pas réussi de figurer les itinéraires des soldats : une fonction le permet pourtant mais la base n’était pas uniforme (ce qui transparaît
• il n’est pas possible sur une même couche d’ajouter une animation et des pop-up
• possibilité d’ajouter des widgets qui pourraient contextualiser l’organisation administrative, la ligne de front et les types de mort (sur le front, en route, à l’hôpital)

conclusion:

• suppose une base lissée et uniformisée
• l’appréhension des limites de l’appli utilisée

Travail collaboratif en HumaNum

Stratégies de communication pour la mise en oeuvre d’un projet de visualisation des données numériques

On peut organiser une présentation en trois axes :

• Ce qui existe
• Ce qu’on peut faire ensemble
• Ce qu’on voudrait faire avec les élèves

Ce qui existe

Présenter dans un premier temps, l’intérêt d’utiliser les données ouvertes et massives avec les élèves :

“La numérisation massive des données (archives, statistiques, etc.) permet aux élèves de d’acquérir de nouvelles connaissances et compétences dans toutes les disciplines et de participer eux-mêmes à la diffusion des connaissances (communs).

Plusieurs outils et ressources permettent le traitement et la mise en forme de ces données afin que les élèves puissent construire de façon concrète leurs connaissances en plus des apports théoriques en classe.”

Dans un deuxième temps, montrer un exemple de visualisation de données ainsi que différentes sources de données ouvertes en fonction du contexte du projet.

Exemple de visualisation de données par un graphe

https://gabriellebour.carto.com/builder/42af7327-c602-42dd-833e-a51f7eb11cd3/embed : Exemple de visualisation de données par une carte

Enfin, présenter l’intérêt de cette démarche de data visualisation, en mettant en avant l’argument que la représentation et la transmission par l’image est de nos jours plus évidente pour les élèves. Ne pas négliger également le côté ludique du projet pour motiver les élèves.

Ce qu’on peut faire ensemble

Il s’agit ici de partir d’un cadre précis : qu’il soit issu des programmes disciplinaires, ou des différents événements thématiques.

Quelles sont les compétences qui sont travaillées ?

Quels thèmes des programmes sont abordés ?

Préciser ensuite l’apport de chacun dans le projet en prenant en compte les connaissances et les compétences des collègues.

Qui fait quoi ?

Ce qu’on voudrait faire avec les élèves

Il faut expliciter les étapes du projet. Il existe plusieurs possibilités :

• Réaliser une infographie
• Produire une sketchnote
• etc.

Exemples de sketchnotes

L’important est de comprendre les différentes étapes et l’implication des différents acteurs du projet.

Cette présentation peut avoir lieu en fin d’année scolaire (pour l’année d’après), au début de l’année scolaire (lors des conseils pédagogiques, d’enseignement) ou en amont des différents événements (semaine de la presse, semaine des mathématiques, commémorations, etc.).

Elle peut prendre la forme d’une infographie ou d’un diaporama, mais une démonstration simple est nécessaire pour convaincre les collègues.