Programme officiel - Classe de Seconde
SNT - Seconde
Progression pédagogique complète en 7 modules thématiques, articulant cours, travaux pratiques de simulation et programmation en Python.
Thème transversal : Programmation en Python
Intégré tout au long de l’année dans les modules concernés : traitement de données, photographie numérique, cartographie et robotique.
Module 1≈ 4 semaines
Internet - Les Fondamentaux d’Internet
Objectif : Comprendre les fondamentaux de la communication sur les réseaux informatiques.
1.Introduction : Histoire et concepts de base (réseau de réseaux, données échangées, distinction Internet / Web)
2.Protocoles TCP/IP : Modèle en couches simplifié. Rôle d’IP (adressage, routage) et de TCP (fiabilité, remise en ordre des paquets)
3.Routage des paquets : Acheminement des données, rôle du routeur, principes et limites
4.Simulation réseau avec Filius : Construction d’un réseau local et observation du routage
5.Serveur DNS : Résolution nom de domaine ↔ adresse IP (recherche directe et inverse)
6.Réseaux pair-à-pair (P2P) : Architecture décentralisée vs modèle client-serveur, intérêts et usages
7.Activités pratiques : Analyse de trames, traceroute, test de débit (speedtest) et suivi de paquets
Évaluation : Contrôle écrit sur les protocoles, routage et DNS + Compte-rendu de simulation Filius.
Module 2≈ 4 semaines
Le Web - Fonctionnement et Enjeux
Objectif : Comprendre les technologies, standards et enjeux de confidentialité du World Wide Web.
1.Séquence 2.1 : Fonctionnement du Web
- ›Histoire et étapes clés du développement du Web
- ›Structure des URL et reconnaissance des pages sécurisées (HTTPS)
- ›Modèle Client / Serveur : interactions navigateur et serveur web
- ›Protocole HTTP : requêtes GET / POST, codes de statut et inspection DevTools
- ›HTML et CSS : distinction contenu vs présentation, TP sur JSFiddle
2.Séquence 2.2 : Enjeux du Web & Confidentialité
- ›Cookies : utilité (sessions, préférences), pistage et visualisation avec CookieViz
- ›Moteurs de recherche : crawlers (robots d'indexation), algorithmes et comparatif (Google, DuckDuckGo, Ecosia)
- ›Sécurité et vie privée : réglages du navigateur (cookies, historique, gestionnaire de mots de passe)
Projet pratique
Projet pratique : Création d’une page web simple en HTML/CSS
Évaluation : Page web HTML/CSS réalisée + Oral comparatif des moteurs de recherche.
Module 3≈ 4 semaines
Les Réseaux Sociaux & Théorie des Graphes
Objectif : Comprendre la structure, l’impact sociétal et les modèles économiques des plateformes sociales.
1.Panorama des réseaux sociaux et usages spécifiques
2.Modèle économique des plateformes : gratuité du service, valorisation des données personnelles et publicité ciblée
3.Modélisation par graphes : sommets (individus), arêtes (relations), degré, chaîne et distance
4.Le phénomène du « petit monde » et expérience de Milgram (six degrés de séparation)
5.Calculs sur les graphes : rayon, diamètre et centre d’un graphe de réseau social
6.Enjeux sociétaux : identité numérique, e-réputation, cyberviolence et ressources d'aide
Évaluation : Analyse d’un profil et de son graphe d'amis + QCM sur la théorie des graphes.
Module 4≈ 4 semaines
Les Données Structurées et leur Traitement
Objectif : Apprendre à manipuler, analyser, visualiser et critiquer des jeux de données numériques.
1.Formats de données structurées : tableaux CSV, formats JSON et descripteurs
2.Traitement au tableur : tri, filtrage, calculs statistiques et nettoyage
3.Exploration de données ouvertes (Open Data data.gouv.fr)
4.Représentations graphiques adaptées aux données (histogrammes, diagrammes)
5.Métadonnées des fichiers numériques (images, documents, propriétés cachées)
6.Stockage dans le cloud : consommation énergétique des data centers et impact environnemental
Projet pratique
Projet : Nettoyage, analyse et visualisation d'un jeu de données public (Open Data)
Évaluation : Projet de traitement de données sur tableur/Python + Contrôle de connaissances.
Module 5≈ 4 semaines
Localisation, Cartographie et Mobilité
Objectif : Comprendre les technologies de géolocalisation satellitaire et leurs applications cartographiques.
1.Principe du GPS : constellation satellitaire, horloges atomiques et méthode de trilatération
2.OpenStreetMap (OSM) : projet collaboratif de cartographie libre et contribution citoyenne
3.Création de cartes personnalisées en Python avec la bibliothèque Folium
4.Calculs d’itinéraires : algorithmes de plus court chemin modélisés sous forme de graphes (GraphOnline)
5.Confidentialité : gestion et historique du partage de sa géolocalisation sur smartphone
Projet pratique
Projet : Création d’une carte interactive narrative avec Folium (Python)
Évaluation : Décodage d’une trame GPS NMEA + Carte narrative géolocalisée.
Module 6≈ 4 semaines
La Photographie Numérique - Du Capteur au Pixel
Objectif : Comprendre la capture optique, la représentation matricielle et le traitement algorithmique d'images.
1.Acquisition optique : photosites du capteur, matrice de Bayer et résolution optique vs image
2.Représentation numérique : matrice de pixels, codage des couleurs RVB (0-255) et hexadécimal
3.Traitement d’image en Python : négatif, passage en niveaux de gris, seuillage et filtres
4.Métadonnées EXIF : extraction et analyse des données de prise de vue (date, modèle, coordonnées GPS)
Projet pratique
Projet : Programme Python de filtres et traitement d'image personnalisé
Évaluation : Script Python de traitement d’image (filtre négatif/personnalisé) + Analyse de métadonnées EXIF.
Module 7≈ 4 semaines
Informatique Embarquée, Objets Connectés & Robotique
Objectif : Découvrir l’interaction entre le monde numérique, les capteurs et le monde physique.
1.Séquence 7.1 : Concepts Fondamentaux des Systèmes Embarqués
- ›Définition, calcul en temps réel, faible consommation et robustesse
- ›Architecture : microcontrôleur (cerveau), capteurs (entrées) et actionneurs (sorties)
2.Séquence 7.2 : Interfaces Homme-Machine (IHM)
- ›Rôle d'une IHM (écrans tactiles, voyants, boutons) et principes d'ergonomie
- ›Maquettage d'une interface mobile pour objet connecté (App Inventor / prototypage)
3.Séquence 7.3 : Objets Connectés, Véhicules Autonomes et Robotique
- ›Internet des Objets (IoT) : domotique, santé et enjeux de cybersécurité
- ›Étude de cas : Voitures autonomes (capteurs LiDAR, caméras, fusion de données, éthique)
- ›Robotique pédagogique (Thymio / micro:bit) : capteurs de proximité, moteurs et LEDs
- ›Programmation du robot en blocs ou Python : défis de suivi de ligne et évitement d'obstacles
Projet pratique
Projet : Défi robotique (suivi de ligne) ou maquette IHM fonctionnelle d'un objet connecté
Évaluation : Projet final de programmation robotique / IHM + Questionnaire d'évaluation.