Enseignants
Gatto Laurent; Legrand Catherine (coordinateur(trice));
Langue
d'enseignement
d'enseignement
贵谤补苍莽补颈蝉
笔谤茅补濒补产濒别蝉
L'茅tudiant doit 锚tre capable :
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 d'utiliser la machine 脿 calculer naturellement
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 de faire appel aux notions de math茅matiques vues au secondaire, et ma卯triser des notions telles que la r猫gle de trois, calculs de pourcentages,logarithmes, exponentielles, et autres 茅quations de type y = ax +b, ... [1]
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 de communiquer par un usage courant de la langue fran莽aise et des symboles math茅matiques
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 de d茅coder un 茅nonc茅 et d'identifier les variables principales
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 d'extraire d'un 茅nonc茅 les donn茅es et le but 脿 atteindre
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 de pouvoir transposer du langage courant au langage alg茅brique ou graphique et r茅ciproquement
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 d'interpr茅ter le r茅sultat d'un probl猫me en le repla莽ant dans son contexte
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 d'utiliser la machine 脿 calculer naturellement
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 de faire appel aux notions de math茅matiques vues au secondaire, et ma卯triser des notions telles que la r猫gle de trois, calculs de pourcentages,logarithmes, exponentielles, et autres 茅quations de type y = ax +b, ... [1]
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 de communiquer par un usage courant de la langue fran莽aise et des symboles math茅matiques
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 de d茅coder un 茅nonc茅 et d'identifier les variables principales
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 d'extraire d'un 茅nonc茅 les donn茅es et le but 脿 atteindre
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 de pouvoir transposer du langage courant au langage alg茅brique ou graphique et r茅ciproquement
路聽聽聽聽聽聽聽聽聽 d'interpr茅ter le r茅sultat d'un probl猫me en le repla莽ant dans son contexte
[1]Plus sp茅cifiquement聽(cfr point 4 de la section 2 du document brochure d'information relative 脿 l'organisation de la premi猫re ann茅e des 茅tudes de m茅decine en communaut茅 fran莽aise de Belgique, ann茅e acad茅mique 2012-2013): Nombres r茅els. Priorit茅s des op茅rations. R猫gle de 3. Utilisation de la calculatrice scientifique, Racine carr茅e (vue avec fonction du聽聽 2d degr茅), Th茅or猫me de Pythagore, Coordonn茅es cart茅siennes (x; y), Notion de vecteur. Multiplication d'un vecteur par un scalaire. Addition vectorielle. Soustraction vectorielle. La fonction du 1er degr茅. Repr茅sentation graphique. Pente d'une droite et signe. Croissance, d茅croissance. Les 茅quations de la droite. Equation du premier degr茅 脿 une inconnue et r茅solution. 脡quation fonction de x uniquement y = ax虏+bx+c. Fonctions logarithmiques: logarithmes, exponentielles: Notion de base a. Bases courantes : e et 10. Repr茅sentation graphique cart茅sienne Propri茅t茅s.
Th猫mes abord茅s
e cours sera divis茅 en deux grands volets : les statistiques, et les applications de math茅matique dans le cadre de la pharmacologie (principalement la pharmacocin茅tique). Son objectif est d'introduire les 茅tudiants aux notions de bases dans ces deux domaines, pour qu'ils puissent les utiliser 脿 bon escient dans la prise de d茅cision et dans la lecture critique de la litt茅rature m茅dicale scientifique.聽 聽L'ambition est de fournir aux 茅tudiants quelques bases des m茅thodes statistiques usuelles dans un but volontairement utilitaire. Ce cours a 茅galement pour but d'inculquer les concepts de base de pharmacocin茅tique et de certaines notions math茅matiques comme outils de mod茅lisation.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unit茅 d鈥檈nseignement, l鈥櫭﹖udiant est capable de : | |
| 1 |
Au terme de ce cours l'茅tudiant aura acquis les comp茅tences suivantes : 路聽聽聽聽聽聽聽聽 Il sera capable de d'utiliser quelques notions de bases en statistique pour pouvoir critiquer de mani猫re utile la litt茅rature m茅dicale. Il sera notamment capable de donner une interpr茅tation correcte de r茅sultats d'茅tudes en m茅decine. 路聽聽聽聽聽聽聽聽 Il sera capable de comprendre l'int茅r锚t de certaines notions de math茅matiques appliqu茅es en pharmacologie, pour d茅crire et pr茅dire le 芦 devenir et l'activit茅 禄 d'un m茅dicament introduit dans l'organisme humain, en s'appuyant sur des concepts biochimiques et physicochimiques. |
Contenu
Statistiques :
- Statistique descriptive (variables, distributions empiriques) ;
- Notions d鈥檌nf茅rence statistique (variables al茅atoires, distributions de probabilit茅, th茅or猫me central limite, 鈥�)
- Estimation (estimation d'un param猫tre, intervalle de confiance) ;
- Tests statistiques (principes, utilisation pratique des tests statistiques) ;
- Introduction aux mod猫les de r茅gression ;
M茅thodes d'enseignement
Le cours se donnera sous forme d'expos茅s magistraux, illustr茅s par des exemples concrets tir茅s de la litt茅rature scientifique. Il sera accompagn茅 de s茅ances d'exercices en auditoires et de discussions de m茅thodes statistiques d'articles scientifiques.
Modes d'茅valuation
des acquis des 茅tudiants
des acquis des 茅tudiants
L'茅valuation comprend une partie QCM et quelques questions ouvertes. Certains QCM concerneront la lecture critique de r茅sum茅s d'articles scientifiques. L鈥檈xamen se fait 脿 livre ferm茅.
Le type d鈥櫭﹙aluation choisi lors de la 1猫re session d鈥檈xamen peut 锚tre soumis 脿 modification au regard du nombre d鈥櫭﹖udiant路es inscrit路es 脿 la seconde session
Le type d鈥櫭﹙aluation choisi lors de la 1猫re session d鈥檈xamen peut 锚tre soumis 脿 modification au regard du nombre d鈥櫭﹖udiant路es inscrit路es 脿 la seconde session
Bibliographie
Les transparents/diapositives ainsi que le mat茅riel pour les travaux pratiques seront mis 脿 disposition sur Moodle. Des exemples d'exercices et de QCM seront fournis sur Moodle. Quelques documents de r茅f茅rence seront 茅galement mis 脿 disposition sur Moodle.
Support de cours
- Les transparents/diapositives ainsi qu鈥檜n syllabus (pour une partie du cours) et le mat茅riel pour les travaux pratiques seront mis 脿 disposition sur Moodle
Facult茅 ou entit茅
en charge
en charge
