Choix Profils

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• Permettre aux étudiantes et aux étudiants de découvrir le métier d’enseignant et de s’initier à la didactique des mathématiques
•  Aborder quelques grands thèmes de didactique des mathématiques à partir d’exemples pratiques.

• Entamer un changement de posture sur la question de l’enseignement des mathématiques et apprendre à se poser des questions en lien avec l’enseignement.
• Adopter une posture réflexive face à des questions liées à l’enseignement des mathématiques en secondaire
• Prendre du recul sur les contenus mathématiques enseignés en secondaire

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Cette UE permettra de :

Manipuler les principaux résultats des probabilités d’un point de vue pratique. Renforcer la compréhension des phénomènes aléatoires avec des illustrations numériques. Initier aux méthodes de simulation par la méthode de Monte-Carlo pour la résolution numérique de problèmes d’intégration ou de calcul de probabilité d’événements complexes. Compléter les connaissances des principales lois usuelles et de leur propriété en vue des applications à la statistique inférentielle et aux tests statistiques abordés en Master.

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Acquérir les notions élémentaires en méthodes numériques pour les équations différentielles

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Cette UE abordera les points suivants :

     - Géométrie affine  : espaces affines, applications affines, barycentres. Géométrie affine du plan et de l’espace, théorèmes classiques.

     - Géométrie affine euclidienne : espaces affines euclidiens, isométries. Géométrie affine euclidienne du plan et de l’espace, théorèmes classiques, utilisation des complexes pour décrire les objets du plan affine euclidien et les isométries.

     - Isométries  et groupes.

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Revisiter les contenus de mathématiques de licence de façon transversale.

Activité de résolution de problème : recherche et communication.

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Introduire les notion de base de la topologie et leur utilisation pour l’étude des espaces fonctionnels.

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Cette UE permettra de :

Manipuler les principaux résultats des probabilités d’un point de vue pratique. Renforcer la compréhension des phénomènes aléatoires avec des illustrations numériques. Initier aux méthodes de simulation par la méthode de Monte-Carlo pour la résolution numérique de problèmes d’intégration ou de calcul de probabilité d’événements complexes. Compléter les connaissances des principales lois usuelles et de leur propriété en vue des applications à la statistique inférentielle et aux tests statistiques abordés en Master.

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Approfondir les notions de base des théories des groupes et des anneaux vues au semestre précédent.

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Acquérir les notions élémentaires en optimisation mathématique et ses applications.

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Acquérir les notions élémentaires en méthodes numériques pour les équations différentielles

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Introduire les outils de base de l’analyse complexe.

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