STEMENTIEL

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5e primaire

Les 4 saisons vues du ciel

Dans une première activité, les élèves établiront des liens entre des images satellitaires et les saisons grâce à l’observation des couleurs d’un arbre à différentes périodes de l’année. Ils seront ensuite amenés à construire un dispositif expérimental Terre-Soleil pour comprendre l’origine des saisons sur Terre. Cette ressource a été développée dans le cadre de la Rentrée des Sciences.

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Cartographier les pollinisateurs

Les pollinisateurs sont des acteurs essentiels de notre environnement. Dans cette enquête, les élèves enquêteront sur la présence de pollinisateurs dans leur ville. Quels endroits leur sont favorables et pourquoi ? En tentant de répondre à ces questions, les élèves comprendront mieux le rôle fondamental que jouent les pollinisateurs dans la biodiversité et les effets concrets des activités humaines sur leur survie. Cette ressource a été développée dans le cadre du projet SteamCity.

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Trier les déchets grâce à l’IA

L’IA est un domaine scientifique complexe qui possède un grand nombre d’applications concrètes. Durant de cette activité, les élèvent vont découvrir comment effectuer de la reconnaissance d’images par IA, en créant un modèle capable de faire du tri sélectif. Les élèves vont également se familiariser avec les notions d’entrainement et de biais, concepts très importants pour comprendre le fonctionnement et les limites de l’IA. Cette ressource a été développée dans le cadre du projet SteamCity.

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Végétaliser la ville

Dans un contexte où les villes cherchent à devenir plus durables, la végétalisation urbaine joue un rôle crucial. Ce protocole pédagogique propose aux élèves de créer leur propre mur végétal. Ils apprendront à utiliser des microcontrôleurs Micro:bit pour mesurer les conditions environnementales et s’initieront aux nouveaux outils de recherche basés sur l’intelligence artificielle pour sélectionner les plantes les mieux adaptées à leur environnement. Cette ressource a été développée dans le cadre du projet SteamCity.

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Trees VS Cars : Arbres décisionnels

Cette activité débranchée permet d’explorer les arbres décisionnels et leur intérêt dans la classification. Comment un ordinateur peut-il classer et interpréter des données sans être explicitement
programmé pour chaque scénario possible ? Cette question est au cœur du machine learning,
ou apprentissage automatique, et plus particulièrement du supervised learning, ou
apprentissage supervisé. Ces domaines de l’intelligence artificielle visent à créer des
algorithmes capables d’apprendre à partir de données connues, puis d’appliquer ces
connaissances à de nouvelles situations. L’objectif de cette ressource est de servir
d’introduction aux concepts fondamentaux de l’apprentissage supervisé, en faisant créer aux
élèves un modèle capable de séparer des véhicules en deux catégories : ceux autorisés à
rouler dans la LEZ (Low Emission Zone ou zone basse émissions) de Bruxelles en se basant sur
trois critères : le type de véhicule, le type de carburant, et l’année de fabrication du véhicule. Cette ressource a été développée dans le cadre du projet SteamCity.

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1,2,3… Codez ! (10-12 ans)

Ces 4 activités (rapides) initient les élèves à la programmation et au code binaire.

Dans un premier temps, les élèves sont invités à donner des instructions pour piloter un véhicule à distance. Pour ce faire, ils définissent un langage de programmation et explorent la différence entre une langue naturelle et un langage. Ils découvrent également la notion de bug.

Ils sont ensuite confrontés à la nécessité d’encoder un message avec des nombres, puis des informations en binaires. Enfin, ils appliquent leurs découvertes à l’encodage d’un court message textuel en binaire, puis au décodage d’un message en binaire qu’ils reçoivent.

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