Module d'apprentissage · Détail

Robot Voiture

Ce module d’apprentissage introduit les processus décisionnels algorithmiques à l’aide de structures if-else.

Les apprenants modélisent un comportement autonome par le biais de vérifications répétées d’états dans une boucle.

Temps 30 minutes

Format rpgDungeon

Langue Python 2 (CE)

Tâches 1

Introduction (Extrait original)

Bienvenue dans l’Archive Ombre de l’académie numérique. Tout est sombre – seul un petit robot de maintenance (Robi) se trouve encore dans le sous-sol. À la fin du labyrinthe, le commutateur maître de réinitialisation doré vous attend.

Classification didactique

Objectif subjectif

Le point central repose sur la conception d’un algorithme décisionnel simple pour une navigation autonome dans un environnement structuré. Les apprenants utilisent des vérifications booléennes pour détecter les collisions et prendre des décisions de déplacement. Un arbre de décision est modélisé, qui prend en compte différentes options d’action lorsqu’un chemin est bloqué.

L’implémentation se fait par l’utilisation de structures imbriquées if-else combinées à une boucle pour exécuter répétitivement le processus décisionnel, rendant ainsi tangible la connexion entre un modèle abstrait de décision et son implémentation algorithmique concrète.

Développement des compétences

Modéliser un processus de prise de décision pour la navigation
Appliquer des structures if-else pour contrôler les flux de programme
Utiliser des valeurs booléennes de retour pour vérifier l’environnement
Répéter la logique de décision via des boucles
Structurer des actions alternatives en cas de collisions
Planification algorithmique de séquences de mouvement dans des environnements en grille
Implémenter des patrons de comportement autonome dans le code programme

Valeur pédagogique en classe

Introduction progressive aux structures décisionnelles imbriquées
Promouvoir la résolution systématique de problèmes via des arbres de décision
Séparation claire entre vérifications d’état et actions
Orientation transparente vers l’objectif grâce à des points de départ et d’arrivée définis
Différenciation possible via l’extension des règles décisionnelles

Déroulement de l’unité pédagogique

Trouver le reset

Un algorithme d’autopilote est implémenté qui reconnaît les obstacles et réagit en conséquence. Sur la base de requêtes de collision, des décisions de mouvement et de rotation sont prises et répétées dans une boucle pour atteindre l’objectif dans le labyrinthe.

Focus pédagogique : Logique décisionnelle imbriquée
Défi typique : Structuration correcte des requêtes if-else

Extrait de la consigne de travail

Programmez un pilote pour naviguer en toute sécurité dans le labyrinthe.
Utilisation hat_kollision() pour détecter les obstacles.
Créez un arbre de décision avec if / else.
Répétez les étapes dans une boucle pour atteindre l’objectif.

Exemple (extrait)

1
2
3
4
5
for i in range(schritte):
    if not hat_kollision():
        bewegen()
    else:
        rechts_drehen()

Ce fragment illustre le lien fondamental entre la vérification de l’état et l’action dérivée dans l’algorithme de prise de décision.

Conseils pour une pratique en classe

Peut être utilisé comme plongée approfondie d’environ 30 minutes sur les structures de contrôle.
Différenciation possible grâce à des règles décisionnelles supplémentaires.
Sécurité du résultat via la visualisation de l’arbre de décision.
Étendable à d’autres stratégies de navigation alternatives.
Lié aux sujets tels que les boucles, la logique et les algorithmes.

Ce module relie les modèles décisionnels à leur implémentation étape par étape dans un algorithme de navigation autonome.

La structure claire des tâches soutient l’organisation du cours et facilite la sécurisation des stratégies de solution. La différenciation est possible grâce à des règles décisionnelles supplémentaires.

Demandez un accès démo et testez le module dans votre propre contexte pédagogique pour introduire les élèves à la recherche d’itinéraires algorithmiques.

Inscrivez-vous maintenant et testez gratuitement