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Créez vos propres matériaux pédagogiques avec l’IA
Grâce à la création de contenu alimentée par l’IA de CodeRoom, vous pouvez générer automatiquement de nouveaux matériaux pédagogiques basés sur des formulations professionnelles de sujets. Partant d’une brève description – par exemple, introduire un concept de programmation ou l’appliquer dans un contexte réel – un prompt structuré est généré, adapté à la langue de programmation, au niveau de compétence et au contexte pédagogique.
En savoir plus sur la création de matériaux avec l’IA
Aperçu des contenus présentés
Vous trouverez ci-dessous une sélection des modules et matériaux pédagogiques les plus populaires, prêts à être utilisés directement en classe de sciences informatiques. Le contenu est structuré de manière modulaire et soutient un développement progressif des compétences – de concepts de programmation de base jusqu’à des applications complexes et des tâches de modélisation.
Propres Classes (Le Mini-Linus) [Contenu]
Module de leçon introduisant les classes comme un modèle pour les robots et contrôlant méthodiquement une instance dans la salle souterraine.
Développement du jeu Breakout [Modèle]
Développement du jeu Breakout avec frameCraft : structure de base, mouvement, collisions, interface utilisateur et logique de jeu.
Bases du Python [Série]
Apprenez les variables, types de données, opérateurs, boucles, fonctions, listes et programmation orientée objet en Python.
Système de commande avec implémentation de base de données utilisateur [Modèle]
Développement d'un système de commande incluant la gestion des articles, clients et commandes. Comprend les opérations sur la base de données, calculs de prix, génération de factures, analyse et visualisation
Fonctions avec retour (Contrôle des calories) [Contenu]
Introduction aux fonctions avec retour, découpage de texte avec split() et conversion en nombres à l'aide de float() selon une formule.
Intelligent Inquiry – Atelier sur l'IA [Série]
Les enfants apprennent à formuler des requêtes claires pour l’IA, à évaluer critiquement les réponses et à interagir en toute sécurité avec l’intelligence artificielle.
Outil de boîte à outils en science des données – Données climatiques & analyse urbaine [Modèle]
Analyse et visualisation des données climatiques avec des bibliothèques Python telles que pandas, numpy et matplotlib.
Outil de boîte à outils en science des données – Données climatiques & analyse urbaine [Modèle]
Analyse et visualisation des données climatiques avec des bibliothèques Python telles que pandas, numpy et matplotlib.
Paquet d'onde & Superposition [Contenu]
Visualisation des ondes discrètes : paquet d'onde en mouvement et superposition de deux ondes avec nœuds et antinodes.
Analyse des données pour les affaires – Figures clés de l'entreprise avec Python [Modèle]
Analyse et visualisation des figures clés de l'entreprise avec Python.
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Prompting : Vérifiez les faits au lieu de simplement croire [Contenu]
Structurez les prompts afin que les déclarations de l'IA soient marquées comme [FAIT] ou [OPINION] et que les faits contiennent une option de vérification.
Bases du Python [Série]
Apprenez les variables, types de données, opérateurs, boucles, fonctions, listes et programmation orientée objet en Python.
Tetris avec des matrices et rotations [Contenu]
Tetris : Matrices, Mouvement, Rotation, Logique de collision, Lignes, Points, Vitesse.
Chiffre de César (A–Z) en Python [Contenu]
Implémentation du chiffre de César pour les lettres majuscules avec ord/chr, modulo 26 et traitement des caractères en Python.
Dites la bonne réponse avec if else [Contenu]
Au lieu de deux if imbriqués : une solution existante est convertie en une décision claire if-else, ce qui permet de pratiquer une distinction structurée des cas.
Trier les listes (Le Défi de la Balle) [Contenu]
Copier des listes, trier par nom et placer correctement les objets.
Flappy Farbenflug [Modèle]
Les apprenants développent en 12 étapes successives un jeu simple inspiré de Flappy Bird avec frameCraft. Ils créent ainsi une fenêtre de jeu, un oiseau, une entrée utilisateur, la gravité, des obstacles, des collisions, des points, une difficulté croissante, une fin de partie et un redémarrage.
De Bourse à la Bible : IA qui raisonne en parallèle [Modèle]
Détection d'anomalies, prévisions du marché boursier & génération de texte par IA
Visualiser les données climatiques à partir de CSV [Contenu]
Charger et analyser des données climatiques au format CSV avec pandas, puis les visualiser sous forme de série temporelle en utilisant matplotlib.
Simuler des systèmes dynamiques avec les ÉDO (Euler → RK4 → Écosystème → Stabilité)
Simulation numérique d'ÉDO utilisant Euler/RK4 et analyse de la stabilité.