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<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <!doctype html> <html> <head> <title>Programme de la licence Informatique</title> <script src="Chart.js"></script> <meta name = "viewport" content = "initial-scale = 1, user-scalable = no"> <meta charset="utf-8"> </head> <body> |
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<h1>Comparaison des licences informatiques</h1> <h2>Objectifs</h2> |
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<p>L'analyse suivante compare le programme de plusieurs licences informatique. Il s'agit d'une approche quantitative qui mérite d'être améliorée (n'hésitez pas à me transmettre vos suggestions). L'objectif est d'identifier les lacunes que pourraient avoir nos étudiants qui intègrent d'autres masters qui correspondent mieux à leur projet, mais aussi les lacunes des étudiants extérieurs intégrant le M1.</p> |
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<h2>Protocole</h2> |
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<p>Pour chaque formation, un thème a été associé à chaque enseignement ("compilation" par exemple), puis ces thèmes ont été regroupés dans des catégories plus larges de la façon suivante (chaque ligne correspond à une catégorie, les thèmes sont entre parenthèse) : <ul> <li>Algorithmique (algorithmique)</li> <li>Machine (architecture|système|réseau)</li> <li>Programmation (programmation|programmation fonctionnelle|programmation OO|web|outils de développement)</li> <li>Informatique fondamentale (calculabilité|compilation|langage|logique)</li> <li>Information (base de données|xml|modélisation)</li> <li>Mathématiques (mathématiques)</li> <li>Science (science)</li> <li>Connexe (anglais|projet|stage)</li> <li>Autre (autre|sécurité|graphique)</li> </ul> <p>Cette classification s'inspire de celle de Dowek (Algorithmique, Machine, Langage, Information).</p> |
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<p>Le nombre total d'ECTS attribués à chaque thème et à chaque catégorie a ensuite été calculé pour chaque formation.</p> |
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<h2>Limites de l'approche</h2> |
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<p>Cette approche est limitée par la présence des options, le manque d'information (nombre d'ECTS ou contenu exact), l'orientation pluri-disciplinaire de certaines licences (mathématiques, électronique, ...), une catégorisation imparfaite (pour sécurité et graphique notamment) et une comparaison uniquement quantitative.</p> |
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<h2>Résultats</h2> |
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<p>Les formations considérées (dans le même ordre que sur les figures) : Besançon (181), Bordeaux 1 (180), Dijon EI (180), Dijon MI (180), Grenoble 1 (180), Lyon 1 (186), Nancy 1 (180) et Rennes 1 (177). Le nombre en parenthèse correspond au nombre d'ECTS total pris en compte pour la formation.</p> |
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<canvas id="canvas1" height="600" width="1200"></canvas> <p>On constate une forte hétérogénéité sur certains thèmes (du simple au double pour les mathématiques).</p> |
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<p>Sur les thèmes qui dépassent 7,5 ECTS, la licence de Besançon se distingue en étant celle qui a le moins d'algorithmique, de mathématiques et de programmation impérative. C'est également celle qui a le plus de base de données (égalité avec Lyon et Nancy), de modélisation (égalité avec Dijon et Lyon), de science et de stage.</p> |
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<canvas id="canvas2" height="600" width="1200"></canvas> |
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<p>L'hétérogénéité précédente est lissée avec les catégories plus larges. Les observations sont cohérentes : moins d'algorithmique et de mathématiques et plus d'information et de science que toutes les autres licences.</p> |
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<h2>Évolution avec le CMI</h2> |
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<p>Pour faciliter la lecture, voici un focus sur les formations les plus comparables (c'est-à-dire avec le moins de mathématiques) : Bordeaux 1, Nancy 1 et Rennes 1. La nouvelle licence non-CMI est rajoutée à droite (la licence actuelle étant toujours à gauche).</p> <canvas id="canvas4" height="600" width="1200"></canvas> |
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<p>Le nouveau programme rajoute 3 ECTS en Information (BDA) au détriment de la Programmation (PF).</p> |
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<h2>Perspectives</h2> |
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<p>À partir de ces données, je trouve qu'il serait pertinent de rajouter de l'algorithmique (le sujet est vaste) et des mathématiques (là aussi, il y a de quoi faire comme des choses spécifiques à la sécurité ou au graphisme par exemple). À l'inverse, les catégories qui me semblent sur-représentées sont Information et Science.</p> |
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<script> var barChartData1 = { labels : [csv.theme], datasets : [ { fillColor : "rgba(220,220,220,0.5)", strokeColor : "rgba(220,220,220,1)", data : [besançon.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(205,151,187,0.5)", strokeColor : "rgba(205,151,187,1)", data : [bordeaux.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(187,205,151,0.5)", strokeColor : "rgba(187,205,151,1)", data : [dijon_EI.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(151,187,205,0.5)", strokeColor : "rgba(151,187,205,1)", data : [dijon_MI.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(187,151,205,0.5)", strokeColor : "rgba(187,151,205,1)", data : [grenoble.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(151,205,187,0.5)", strokeColor : "rgba(151,205,187,1)", data : [lyon.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(205,187,151,0.5)", strokeColor : "rgba(205,187,151,1)", data : [nancy.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(151,151,151,0.5)", strokeColor : "rgba(151,151,151,1)", data : [rennes.csv.theme] } ] } var barChartData2 = { labels : [csv.cat], datasets : [ { fillColor : "rgba(220,220,220,0.5)", strokeColor : "rgba(220,220,220,1)", data : [besançon.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(205,151,187,0.5)", strokeColor : "rgba(205,151,187,1)", data : [bordeaux.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(187,205,151,0.5)", strokeColor : "rgba(187,205,151,1)", data : [dijon_EI.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(151,187,205,0.5)", strokeColor : "rgba(151,187,205,1)", data : [dijon_MI.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(187,151,205,0.5)", strokeColor : "rgba(187,151,205,1)", data : [grenoble.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(151,205,187,0.5)", strokeColor : "rgba(151,205,187,1)", data : [lyon.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(205,187,151,0.5)", strokeColor : "rgba(205,187,151,1)", data : [nancy.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(151,151,151,0.5)", strokeColor : "rgba(151,151,151,1)", data : [rennes.csv.cat] } ] } var barChartData3 = { labels : [csv.theme], datasets : [ { fillColor : "rgba(220,220,220,0.5)", strokeColor : "rgba(220,220,220,1)", data : [besançon.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(205,151,187,0.5)", strokeColor : "rgba(205,151,187,1)", data : [bordeaux.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(205,187,151,0.5)", strokeColor : "rgba(205,187,151,1)", data : [nancy.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(151,151,151,0.5)", strokeColor : "rgba(151,151,151,1)", data : [rennes.csv.theme] }, { fillColor : "rgba(205,205,205,0.5)", strokeColor : "rgba(205,205,205,1)", data : [besançon2.csv.theme] } ] } var barChartData4 = { labels : [csv.cat], datasets : [ { fillColor : "rgba(220,220,220,0.5)", strokeColor : "rgba(220,220,220,1)", data : [besançon.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(205,151,187,0.5)", strokeColor : "rgba(205,151,187,1)", data : [bordeaux.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(205,187,151,0.5)", strokeColor : "rgba(205,187,151,1)", data : [nancy.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(151,151,151,0.5)", strokeColor : "rgba(151,151,151,1)", data : [rennes.csv.cat] }, { fillColor : "rgba(205,205,205,0.5)", strokeColor : "rgba(205,205,205,1)", data : [besançon2.csv.cat] } ] } var myLine1 = new Chart(document.getElementById("canvas1").getContext("2d")).Bar(barChartData1); var myLine2 = new Chart(document.getElementById("canvas2").getContext("2d")).Bar(barChartData2); //var myLine3 = new Chart(document.getElementById("canvas3").getContext("2d")).Bar(barChartData3); var myLine4 = new Chart(document.getElementById("canvas4").getContext("2d")).Bar(barChartData4); </script> </body> </html> |