Analyser des données locales
Prenons l'exemple d'une classe qui réalise des observations d'oiseaux, à une même heure, dans deux zone différentes de l’établissement :
- L'une des zone peut être très minérale avec peu de végétation.
- La seconde peut être riche en végétaux de diverses hauteurs (pelouse, haies, arbustes et arbres).
Les données collectées sont ensuite présentées sous forme de tableau :
| Zone minérale | Zone végétalisée |
|---|---|
| 1 Pigeon biset | 4 Pigeons biset 1 Rouge-gorge familier 3 Mésanges charbonnière 2 Corneille noire |
Les élèves peuvent ensuite réaliser des graphiques pour représenter ces données (ces histogrammes peuvent être réalisés
à la main, dans un tableur ou même avec des legos : une brique correspondant à un individu et une couleur à une espèce).
Ces histogrammes permettent aux élèves de visualiser simplement qu’il y une différence importante entre deux milieux de la cour. Dans cet exemple, il y a une plus grande diversité aviaire et un plus grand nombre d’oiseau dans la zone 2. A partir de tels documents, construits à partir de leurs observations, ils peuvent conclure sur l’impact du milieu pour ces espèces.
Confronter ses conclusions locales à l’échelle nationale
Nous l’avons vu, à partir des données collectés, vos élèves pourront émettre des hypothèses pour expliquer la répartition des êtres vivants suivis. Ces hypothèses n’ont de valeur que localement, pour les valider, il est nécessaire d’avoir plus de données.
En accédant à l’ensemble des données issues de Vigie-Nature École, vos élèves disposeront d’un échantillonnage beaucoup plus large. Cependant, s’il est possible de faire des histogrammes à la main sur un jeu de données personnel, cela devient impossible quand on dispose de milliers de lignes (ce qui est le cas avec Vigie-Nature École). Nos jeux de données sont complexes à analyser, c’est pourquoi nous avons développé une plateforme pour vous aider à apprendre à analyser les données. Dans cet outil, l’analyse de données a été très simplifiée par rapport à celle qu’effectuerait un chercheur. Toutefois, elle s’articule autour de trois étapes élémentaires et qui sont la base du traitement de données.
Nous conseillons d'utiliser cet outil à partir du cycle 3.
Pour en savoir plus, suivez ce lien.
En recherche d'inspiration ?
Nous avons développé des propositions d'activités pédagogiques en lien avec l'analyse de données, en voici la liste :
- Abondance d’oiseaux dans le Pas-de-Calais et en Gironde au fil des saisons : En Europe, la vie des oiseaux va au rythme des saisons : si le printemps et l’été sont des saisons d’abondance, l’hiver représente bien souvent un défi, notamment pour la faune aviaire. Les oiseaux présentent différents comportements : rester et s’adapter en modifiant son régime alimentaire, ou migrer à la mauvaise saison vers des régions plus chaudes. Dans cette activité, nous allons essayer de comprendre comment vivent et survivent les oiseaux les plus familiers de nos jardins en observant l’évolution de leurs
ns au nord et au sud de la France entre les années 2014 et 2015.
- Etudier le comportement des oiseaux aux mangeoires avec BirdLab : BirdLab est la première expérience de sciences participatives associant jeu et observation sur smartphone. L’objectif est de collecter des informations sur les comportements de nourrissage des oiseaux en hiver. Ainsi, avec cette application les chercheurs souhaitent notamment connaître quels sont les comportements des oiseaux à la mangeoire. Un oiseau préfère-t-il se nourrir là où d’autres congénères sont déjà présents ou préfère-t-il s’isoler ? Existe-t-il des comportements de compétition ou de coopération entre individus ou entre
es ? L’habitat influence-t-il ces comportements ?
- Analyser des données pour évaluer la diversité et la richesse des escargots et limaces : L’activité que nous vous proposons vise à montrer comment les scientifiques du Muséum utilisent les données récoltées dans le cadre de l’Opération escargots. Dans cet exemple, nous allons essayer de démontrer l’impact de l’environnement immédiat sur ces populations au travers de trois exemples : la superficie du « jardin », la naturalité et l’utilisation d’anti-limace. Ces trois exemples peuvent être réalisés à la suite, indépendamment les uns des autres, ou en répartissant le travail au sein de la classe. Pour mener à bien cette activité, vos élèves travailleront sur le logiciel Excel et ses outils d’analyse et de représentation. Ils devront également analyser des graphiques et réfléchir sur la démarche scientifique et l’utilisation des données.
- La diversité des plantes des rues : La rue, un désert ? Regardez de plus près ! Là où le béton craque, où les murs s’effritent, de petits éclats de verdure ! Avec Sauvages de ma rue, projet porté par l’association Tela Botanica et le Muséum national d’Histoire naturelle, découvrez la végétation des trottoirs, et aidez les scientifiques à comprendre la répartition des espèces, l’influence des espaces verts, et la qualité générale de l’environnement urbain ! Dans cette activité nous vous proposons d’utiliser les données de Sauvages de ma rue pour comprendre l’importance de l’aménagement des trottoirs, voir les relations entre diversité et longueur des rues, et découvrir l’impact d’un environnement plus ou moins urbain.
- Analyser des données pour évaluer l’urbanophobie chez les insectes pollinisateurs : Le rôle essentiel des
es pollinisateurs dans l’environnement n’est plus un mystère. On connaît également le déclin actuel de certains de ces groupes, l’exemple le plus cité restant bien évidemment celui des abeilles. On accuse à ce titre bien souvent la transformation et l’urbanisation des territoires. L’activité que nous vous proposons vise à démontrer l’impact de l’urbanisation sur la diversité des insectes pollinisateurs à partir de données réelles issues du Suivi Photographique des Insectes POLLinisateurs (SPIPOLL) auxquelles des classes comme la vôtre ont participé. Cette activité reprend le cheminement qui a été mené par des chercheurs pour une étude scientifique.
- Impact de la météo sur les insectes : Cette activité consiste en l'exploitation statistique d’une base de données avec un tableur pour évaluer l’impact des conditions météos sur la fréquentation des insectes. Les données ont été collectées dans le cadre d’un protocole de sciences participatives appelé le Suivi Photographique des Insectes pollinisateurs (Spipoll).
