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Résoudre les problèmes : le processus à 4 étages de Polya

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Description

Cette séance de cours couvre le processus de résolution de problèmes en quatre étapes de Polya, y compris l'analyse du problème, le retour en arrière, l'exécution du plan et l'élaboration d'un plan. Il traite de diverses heuristiques qui aident à résoudre les problèmes et souligne l'importance d'enseigner aux étudiants des compétences transférables en résolution de problèmes.

Dans MOOC

Enseigner les sciences et l'ingénierie

Certains pensent que pour enseigner, il suffit de connaître le contenu de la matière et d'avoir la personnalité et l'expérience adéquates. En fait, les recherches montrent que l'on peut devenir un enseignant efficace si l'on apprend : le contenu de leur discipline les différentes façons dont les étudiants apprennent ce contenu et les problèmes qu'ils rencontrent à cet égard comment gérer l'apprentissage en pratique dans une salle de classe. Ce MOOC se concentre sur le deuxième et le troisième de ces élémen

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Quiz

Concepts associés (16)

Urne de Pólya

En mathématiques, l’expérience de l’urne de Pólya est un problème de probabilités dans lequel une urne reçoit successivement des boules de couleur en fonction de tirages avec remise. La dénomination fait référence au mathématicien George Pólya qui a proposé ce modèle. Dans sa version la plus simple, la composition initiale de l’urne est de deux boules de couleurs différentes et chaque tirage d’une boule entraine l’ajout d’une boule de la même couleur.

Dirichlet process

In probability theory, Dirichlet processes (after the distribution associated with Peter Gustav Lejeune Dirichlet) are a family of stochastic processes whose realizations are probability distributions. In other words, a Dirichlet process is a probability distribution whose range is itself a set of probability distributions. It is often used in Bayesian inference to describe the prior knowledge about the distribution of random variables—how likely it is that the random variables are distributed according to one or another particular distribution.

Heuristique

L'heuristique ou euristique (du grec ancien εὑρίσκω, heuriskô, « je trouve ») est en résolvant des problèmes à partir de connaissances incomplètes. Ce type d'analyse permet d'aboutir en un temps limité à des solutions acceptables. Celles-ci peuvent s'écarter de la solution optimale. Pour Daniel Kahneman, c'est une procédure qui aide à trouver des réponses adéquates, bien que souvent imparfaites à des questions difficiles. Ce système empirique inclut notamment la méthode essai-erreur ou l'analyse statistique des échantillons aléatoires.

Dirichlet-multinomial distribution

In probability theory and statistics, the Dirichlet-multinomial distribution is a family of discrete multivariate probability distributions on a finite support of non-negative integers. It is also called the Dirichlet compound multinomial distribution (DCM) or multivariate Pólya distribution (after George Pólya). It is a compound probability distribution, where a probability vector p is drawn from a Dirichlet distribution with parameter vector , and an observation drawn from a multinomial distribution with probability vector p and number of trials n.

Social heuristics

Social heuristics are simple decision making strategies that guide people's behavior and decisions in the social environment when time, information, or cognitive resources are scarce. Social environments tend to be characterised by complexity and uncertainty, and in order to simplify the decision-making process, people may use heuristics, which are decision making strategies that involve ignoring some information or relying on simple rules of thumb.

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Une méthode pour résoudre des problèmes complexes MOOC: Apprendre à étudier en sciences et ingéniérie

Introduit une méthode pour résoudre les problèmes complexes, soulignant l'importance de comprendre avec précision l'énoncé du problème.

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Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.

Résoudre les jeux de parité dans la pratique

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Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

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