Compétences et enjeux du numérique II

Langue
d'enseignement

Français

Préalables

Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.

Thèmes abordés

Ce cours est le deuxième des 3 cours visant à munir les étudiant·es des compétences nécessaires leur permettant d’évoluer de manière efficace, éclairée et critique dans un environnement numérique en constante évolution. Dans le cas spécifique de ce deuxième cours LCOMU1206, les thèmes suivants seront abordés:

• Compétences techniques :
  • Programmation en SHS : outils et méthodes de base
  • Clés de  compréhension des tendances émergentes du numérique (intelligence artificielle, cryptographie, blockchain, technologies immersives)
  • Sécurité informatique, protection de la vie privée
• Compétences informationnelles
  • Collecte, analyse et visualisation de données chiffrées et textuelles via des méthodes computationnelles de base
• Regards critiques

Analyse critique des tendances émergentes du numérique

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant·e est capable de : Collecter, analyser, et visualiser des ensembles de données numériques (textes, données chiffrées) à l'aide de méthodes computationnelles de base. Appliquer des techniques de protection de la vie privée et de sécurité informatique à des scénarios pratiques (impliquant différents types de menaces : phishing, social engineering, etc) Évaluer de manière critique les tendances émergentes du numérique (IA, blockchain, réalité mixte) et en analyser les enjeux dans notre société Acquis Généraux : Savoirs : S4. Compétences techniques S9. Approches réflexives (enjeux) Savoir-Faire : SF1. Identifier des enjeux SF11. Critiquer/Déconstruire SF12. Prise en main des outils Savoir-Être : SE1. Écoute active SE2. Participation SE4. Planification SE5. Respect des échéances SE7. Esprit critique Acquis Spécifiques : SP3. Maîtrise de logiciels SP4. Langages de programmation

Contenu

UAA 1 : Compétences techniques
Introduction à la programmation appliquée aux SHS
Automatisation de tâches simples
Principes de base en sécurité informatique et protection des données
UAA 2 : Compétences informationnelles
Collecte de données textuelles
Analyses à l’aide de méthodes computationnelles
Visualisation des informations
UAA 3 : Enjeux critiques
Tendances émergentes autour du traitement des données (IA, blockchain, cryptographie, etc.)
Etudes de cas pour une réflexion sur les enjeux éthiques et sociétaux de ces technologies

Méthodes d'enseignement

Approche pédagogique interactive et progressive, comprenant :

• Exposés théoriques : Présentation des concepts clés et démonstrations pratiques des outils bureautiques.
• Évaluation formative : Utilisation de quiz et d'exercices pratiques pour évaluer la compréhension et l'application des concepts tout au long du cours.

Exercices monitorés pour appliquer les connaissances acquises sur un cas d'étude concret (plusieurs étapes évaluées).

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

• Évaluation continue sous la forme de travaux à réaliser à domicile ou lors de séances monitorées par l’assistant·e (80% de la note pour l’ensemble des travaux).
• La participation active aux séances de cours vaudra pour 20%.
• Pas d’examen en session

Seconde session : travaux à remettre le 1er jour de la session et examen écrit pour les parties qui ont été évaluées en séance durant le quadrimestre.

Autres infos

Dans le cadre de ce cours, l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle (IA) est balisée conformément aux lignes directrices de la note IA smart teaching: https://oer.uclouvain.be/jspui/handle/20.500.12279/1007.
Voici les principes à respecter :
• Transparence : Si vous utilisez un outil d’IA pour vous assister dans la rédaction, la recherche ou l'organisation de vos idées, vous devez le mentionner explicitement dans votre travail. Cela inclut la correction linguistique, la traduction, la création d'un plan ou la synthèse d'un texte.
• Authenticité : Les travaux soumis doivent refléter votre compréhension et vos compétences personnelles. L’utilisation de l’IA ne doit pas masquer ou remplacer votre démarche intellectuelle et critique.
• Responsabilité : Vous êtes entièrement responsable du contenu soumis, même si des outils d’IA ont été utilisés. Tout usage non référencé ou abusif peut être considéré comme une irrégularité et sera sanctionné conformément au règlement des études et des examens (notamment au regard du chapitre 4, section 7 du RGEE).
• Conservation : Les dialogues et interactions avec les outils d'IA utilisés pour produire des contenus doivent être conservés et disponibles pour vérification jusqu'à la proclamation des résultats.
En outre, dans une optique de sobriété énergétique et écologique, les interactions avec une IA générative doivent être limitées au strict nécessaire de la tâche, et sont totalement proscrites, lorsque la consigne d’un travail en interdit l’usage, de manière explicite ou de manière implicite lorsque la nature de la production attendue est personnelle, sauf autorisation préalable. 
English-friendly course :

• Questions: students can ask their questions in English.
• Dictionary: students are allowed to use a dictionary (monolingual French dictionary or bilingual French-mother tongue dictionary, as specified by the teacher), including for assignments.

Note: the course materials are mainly in French, but assignments for continuous assessment can be submitted in either French or English

Ressources
en ligne

Les supports de présentation, liens utiles, consignes de travaux et autres ressources extérieures seront mis à disposition des étudiants sur la plateforme Moodle du cours

Faculté ou entité
en charge

> ESPO