Différences entre versions de « Difficulté à saisir la logique algorithmique »
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| − | + | Les élèves qui rencontrent des difficultés avec la logique algorithmique ont souvent une compréhension insuffisante des concepts de base comme les variables, les conditions ou les boucles. Ces notions fondamentales sont souvent abstraites et nécessitent une solide compréhension préalable des mathématiques ou des représentations logiques simples. | |
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| + | *'''[[Incapacité à traduire un problème concret en étapes algorithmiques]]''': Explication | ||
| + | Cette difficulté survient lorsque les élèves peinent à décomposer un problème en étapes successives. La pensée algorithmique repose sur une structuration rigoureuse, et l’absence de cette compétence mène à une confusion entre les données d’entrée, les traitements nécessaires et le résultat attendu. | ||
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| + | *'''[[Confusion entre syntaxe et logique]]''': Comparaison | ||
| + | Les élèves confondent souvent la syntaxe d’un langage de programmation avec les concepts logiques sous-jacents. Par exemple, écrire une boucle en Python ou en Java nécessite une syntaxe différente, mais la logique algorithmique (répéter une série d’instructions) reste identique. La confusion provient généralement d’un apprentissage axé sur la syntaxe au lieu des principes logiques. | ||
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| + | *'''[[Différences culturelles dans l’approche de la résolution de problèmes]]''': Comparaison | ||
| + | Les élèves peuvent interpréter différemment un problème en fonction de leurs expériences ou de leurs habitudes. Par exemple, certains privilégient une résolution intuitive ou visuelle tandis que d'autres suivent une démarche systématique. Ces disparités peuvent créer des malentendus dans la manière de formaliser une logique algorithmique. | ||
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| + | *'''[[Erreurs scientifiques courantes]]''': Explication | ||
| + | Des erreurs fréquentes incluent : l’utilisation incorrecte de boucles infinies, la confusion entre récursivité et itération, ou l’inversion des conditions dans les structures de décision. Ces erreurs résultent souvent d’une mauvaise interprétation des concepts ou d’une approche trop rapide des exercices pratiques. | ||
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| + | *'''[[Mémoire de travail surchargée]]''': Explication | ||
| + | La logique algorithmique demande de tenir compte de plusieurs éléments en simultané : la syntaxe, les étapes logiques, et la gestion des erreurs éventuelles. Les élèves avec une mémoire de travail limitée ont tendance à se perdre dans les détails, ce qui les empêche de percevoir la structure globale de l’algorithme. | ||
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| + | *'''[[Manque de rétroaction immédiate]]''': Comparaison | ||
| + | Lorsque les élèves n’ont pas de retour immédiat sur leurs erreurs (par exemple, via un débogueur ou un tuteur), ils ont du mal à comprendre où leur raisonnement logique a échoué. Cette absence de rétroaction renforce leurs lacunes et génère une frustration qui inhibe l’apprentissage. | ||
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| − | * .............. | + | *'''[[Manque de familiarité avec la pensée abstraite]]''': Explication |
| − | + | La logique algorithmique exige une capacité d’abstraction, que certains élèves n’ont pas suffisamment développée. Cela peut provenir d’une expérience éducative où les exercices concrets ont été privilégiés au détriment des activités encourageant une réflexion abstraite ou théorique. | |
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| + | *'''[[Enseignement fragmenté des concepts]]''': Explication | ||
| + | Dans certains contextes, les notions liées à l’algorithmique (comme les variables, les boucles, ou les conditions) sont enseignées de manière isolée sans montrer leurs relations. Ce morcellement complique la compréhension globale et rend difficile l’application cohérente dans des situations complexes. | ||
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| + | *'''[[Déficit en logique mathématique]]''': Explication | ||
| + | La pensée algorithmique partage des similitudes avec la logique mathématique. Les élèves ayant des lacunes en mathématiques, notamment dans la structuration d’équations ou la compréhension des implications logiques, éprouvent souvent des difficultés similaires en algorithmique. | ||
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| + | *'''[[Transfert incomplet entre théorie et pratique]]''': Explication | ||
| + | Les élèves peuvent comprendre les principes théoriques d’un algorithme, mais avoir du mal à les appliquer en écrivant du code. Cela résulte souvent d’une formation insuffisante à traduire des concepts abstraits en instructions spécifiques dans un langage de programmation. | ||
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| + | *'''[[Influence des langages de programmation]]''': Explication | ||
| + | Certains langages, comme C++ ou Java, ont une syntaxe complexe qui peut détourner l’attention des principes logiques sous-jacents. Les erreurs liées à la syntaxe peuvent masquer des confusions plus profondes en logique algorithmique. | ||
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| + | *'''[[Stress ou anxiété face à des tâches complexes]]''': Explication | ||
| + | L’algorithmique étant perçue comme un domaine difficile, elle peut générer de l’anxiété. Cet état émotionnel perturbe la concentration et limite la capacité des élèves à raisonner de manière méthodique. | ||
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| + | *'''[[Manque de contextualisation pratique]]''': Explication | ||
| + | L’absence de liens entre les concepts d’algorithmique et des exemples pratiques peut entraîner une incompréhension. Les élèves qui ne voient pas l’utilité concrète d’un algorithme peuvent avoir du mal à s’engager pleinement dans son apprentissage. | ||
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| + | *'''[[Mauvais retour d’erreur]]''': Explication | ||
| + | Les outils ou environnements de développement peu intuitifs, qui fournissent des messages d’erreur vagues ou complexes, peuvent renforcer la confusion. Les élèves peuvent avoir du mal à distinguer une erreur syntaxique d’une erreur logique ou algorithmique. | ||
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| − | |Conception-Type-1= | + | |Conception-Type-1= Manque de compréhension des bases logiques |
| − | |Conception-Type-2= | + | |Conception-Type-2= Confusion entre syntaxe et logique |
| − | |Conception-Type-3= | + | |Conception-Type-3= Difficulté à traduire un problème en algorithme |
| − | |Conception-Type-4= | + | |Conception-Type-4= Mémoire de travail surchargée |
| − | |Conception-Type-5= | + | |Conception-Type-5= Mauvaise interprétation des conditions |
| − | |Conception-Type-6= | + | |Conception-Type-6= Erreurs fréquentes dans l’utilisation des boucles |
| − | |Conception-Type-7= | + | |Conception-Type-7= Incapacité à distinguer les données d’entrée et de sortie |
| − | |Conception-Type-8= | + | |Conception-Type-8= Manque d’abstraction dans la réflexion |
| − | |Conception-Type-9= | + | |Conception-Type-9= Confusion entre récursivité et itération |
| − | |Conception-Type-10= | + | |Conception-Type-10= Stress lié à la perception de la complexité algorithmique |
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| + | *'''[[Stratégie 1 : Enseigner les bases logiques]]''': Explication et exemples | ||
| + | Explication : Pour éviter le manque de compréhension des bases logiques, introduire les concepts fondamentaux comme les variables, les conditions, et les boucles à travers des activités simples et progressives. | ||
| + | Exemple : Utiliser des puzzles logiques ou des exercices comme "si une lampe est éteinte, appuyer sur l'interrupteur". | ||
| + | *'''[[Stratégie 2 : Clarifier la différence entre syntaxe et logique]]''': Explication et exemples | ||
| + | Explication : Aider les élèves à distinguer la syntaxe d’un langage de programmation des principes logiques en montrant que la logique reste universelle, quel que soit le langage. | ||
| + | Exemple : Comparer l’écriture d’une boucle en Python et en Java pour illustrer que, même si la syntaxe diffère, le concept reste le même. | ||
| + | *'''[[Stratégie 3 : Introduire des méthodes de décomposition des problèmes]]''': Explication et exemples | ||
| + | Explication : Encourager les élèves à décomposer les problèmes complexes en sous-problèmes plus simples pour faciliter leur traduction en étapes algorithmiques. | ||
| + | Exemple : Pour créer un algorithme de tri, décomposer en étapes : (1) Identifier les éléments, (2) Comparer deux éléments, (3) Répéter jusqu'à obtention d'une liste triée. | ||
| + | *'''[[Stratégie 4 : Réduire la surcharge cognitive]]''': Explication et exemples | ||
| + | Explication : Simplifier les exercices en limitant les éléments à manipuler dans un algorithme pour éviter d’accabler les élèves. | ||
| + | Exemple : Commencer par une boucle pour additionner les nombres de 1 à 5 avant d’introduire une boucle pour une plage plus grande. | ||
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| + | *'''[[Stratégie 5 : Utiliser des exemples concrets et interactifs]]''': Explication et exemples | ||
| + | Explication : Illustrer les concepts abstraits à travers des situations du quotidien ou des exercices interactifs pour renforcer la compréhension. | ||
| + | Exemple : Simuler un tri de cartes dans un jeu en expliquant le fonctionnement d’un algorithme de tri à bulles. | ||
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| + | *'''[[Stratégie 6 : Introduire des outils de visualisation]]''': Explication et exemples | ||
| + | Explication : Utiliser des outils visuels ou des environnements de programmation comme Scratch pour permettre aux élèves de voir l’exécution d’un algorithme en temps réel. | ||
| + | Exemple : Montrer avec Scratch comment une boucle "répète" une instruction en animant un personnage. | ||
| − | * | + | *'''[[Stratégie 7 : Clarifier les concepts de récursivité et d’itération]]''': Explication et exemples |
| − | : | + | Explication : Comparer directement récursivité et itération avec des exemples pour mieux comprendre leurs applications respectives. |
| − | + | Exemple : Expliquer une somme de 1 à n via une boucle (itération) et une fonction récursive pour démontrer les deux approches. | |
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}}<!--***Fin Fiche Stratégie de changement conceptuelle (Solutions possibles)***--> | }}<!--***Fin Fiche Stratégie de changement conceptuelle (Solutions possibles)***--> | ||
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| − | * [[....... | + | *'''[[Qu’est-ce qu’un algorithme ?]]''': Une suite d’instructions organisées permettant de résoudre un problème ou d’accomplir une tâche. |
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| + | *'''[[Pourquoi est-il important de décomposer un problème avant d’écrire un algorithme ?]]''': La décomposition permet de mieux comprendre le problème et de simplifier la création de l’algorithme en étapes logiques. | ||
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| + | *'''[[Qu’est-ce qu’une erreur logique dans un algorithme ?]]''': Une erreur où l’algorithme s’exécute mais ne donne pas les résultats attendus à cause d’une mauvaise conception. | ||
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| + | *'''[[Comment expliquer la différence entre une condition et une boucle ?]]''': Une condition permet de prendre une décision (if/else), alors qu’une boucle répète des instructions tant qu’une condition est remplie. | ||
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| + | *'''[[Qu’est-ce qu’une variable dans un algorithme ?]]''': Une variable est un espace de stockage temporaire pour une valeur ou des données qui peuvent changer au cours de l'exécution de l’algorithme. | ||
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| + | *'''[[Comment identifier une boucle infinie ?]]''': Une boucle infinie survient lorsque la condition de sortie de la boucle n’est jamais atteinte, ce qui empêche l’arrêt du programme. | ||
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| + | *'''[[Qu’est-ce que la récursivité en algorithmique ?]]''': La récursivité est une méthode où une fonction s’appelle elle-même pour résoudre un problème divisé en sous-problèmes plus simples. | ||
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| + | *'''[[Pourquoi les élèves confondent-ils souvent récursivité et itération ?]]''': Ils confondent ces concepts car les deux utilisent des structures répétitives, mais la récursivité repose sur des appels de fonction alors que l’itération utilise des boucles. | ||
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| + | *'''[[Quels sont les principaux types de données dans un algorithme ?]]''': Les types principaux sont les entiers, les flottants, les chaînes de caractères et les booléens. | ||
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Version actuelle datée du 13 décembre 2024 à 19:15
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Conception : Clarification - Explicitation
- Absence de compréhension des notions de base: Explication
Les élèves qui rencontrent des difficultés avec la logique algorithmique ont souvent une compréhension insuffisante des concepts de base comme les variables, les conditions ou les boucles. Ces notions fondamentales sont souvent abstraites et nécessitent une solide compréhension préalable des mathématiques ou des représentations logiques simples.
Cette difficulté survient lorsque les élèves peinent à décomposer un problème en étapes successives. La pensée algorithmique repose sur une structuration rigoureuse, et l’absence de cette compétence mène à une confusion entre les données d’entrée, les traitements nécessaires et le résultat attendu.
- Confusion entre syntaxe et logique: Comparaison
Les élèves confondent souvent la syntaxe d’un langage de programmation avec les concepts logiques sous-jacents. Par exemple, écrire une boucle en Python ou en Java nécessite une syntaxe différente, mais la logique algorithmique (répéter une série d’instructions) reste identique. La confusion provient généralement d’un apprentissage axé sur la syntaxe au lieu des principes logiques.
Les élèves peuvent interpréter différemment un problème en fonction de leurs expériences ou de leurs habitudes. Par exemple, certains privilégient une résolution intuitive ou visuelle tandis que d'autres suivent une démarche systématique. Ces disparités peuvent créer des malentendus dans la manière de formaliser une logique algorithmique.
- Erreurs scientifiques courantes: Explication
Des erreurs fréquentes incluent : l’utilisation incorrecte de boucles infinies, la confusion entre récursivité et itération, ou l’inversion des conditions dans les structures de décision. Ces erreurs résultent souvent d’une mauvaise interprétation des concepts ou d’une approche trop rapide des exercices pratiques.
- Mémoire de travail surchargée: Explication
La logique algorithmique demande de tenir compte de plusieurs éléments en simultané : la syntaxe, les étapes logiques, et la gestion des erreurs éventuelles. Les élèves avec une mémoire de travail limitée ont tendance à se perdre dans les détails, ce qui les empêche de percevoir la structure globale de l’algorithme.
- Manque de rétroaction immédiate: Comparaison
Lorsque les élèves n’ont pas de retour immédiat sur leurs erreurs (par exemple, via un débogueur ou un tuteur), ils ont du mal à comprendre où leur raisonnement logique a échoué. Cette absence de rétroaction renforce leurs lacunes et génère une frustration qui inhibe l’apprentissage.
Conceptions erronées et origines possibles
- Manque de familiarité avec la pensée abstraite: Explication
La logique algorithmique exige une capacité d’abstraction, que certains élèves n’ont pas suffisamment développée. Cela peut provenir d’une expérience éducative où les exercices concrets ont été privilégiés au détriment des activités encourageant une réflexion abstraite ou théorique.
- Enseignement fragmenté des concepts: Explication
Dans certains contextes, les notions liées à l’algorithmique (comme les variables, les boucles, ou les conditions) sont enseignées de manière isolée sans montrer leurs relations. Ce morcellement complique la compréhension globale et rend difficile l’application cohérente dans des situations complexes.
- Déficit en logique mathématique: Explication
La pensée algorithmique partage des similitudes avec la logique mathématique. Les élèves ayant des lacunes en mathématiques, notamment dans la structuration d’équations ou la compréhension des implications logiques, éprouvent souvent des difficultés similaires en algorithmique.
- Transfert incomplet entre théorie et pratique: Explication
Les élèves peuvent comprendre les principes théoriques d’un algorithme, mais avoir du mal à les appliquer en écrivant du code. Cela résulte souvent d’une formation insuffisante à traduire des concepts abstraits en instructions spécifiques dans un langage de programmation.
- Influence des langages de programmation: Explication
Certains langages, comme C++ ou Java, ont une syntaxe complexe qui peut détourner l’attention des principes logiques sous-jacents. Les erreurs liées à la syntaxe peuvent masquer des confusions plus profondes en logique algorithmique.
- Stress ou anxiété face à des tâches complexes: Explication
L’algorithmique étant perçue comme un domaine difficile, elle peut générer de l’anxiété. Cet état émotionnel perturbe la concentration et limite la capacité des élèves à raisonner de manière méthodique.
- Manque de contextualisation pratique: Explication
L’absence de liens entre les concepts d’algorithmique et des exemples pratiques peut entraîner une incompréhension. Les élèves qui ne voient pas l’utilité concrète d’un algorithme peuvent avoir du mal à s’engager pleinement dans son apprentissage.
- Mauvais retour d’erreur: Explication
Les outils ou environnements de développement peu intuitifs, qui fournissent des messages d’erreur vagues ou complexes, peuvent renforcer la confusion. Les élèves peuvent avoir du mal à distinguer une erreur syntaxique d’une erreur logique ou algorithmique.
Conceptions liées - Typologie
Manque de compréhension des bases logiques / Confusion entre syntaxe et logique / Difficulté à traduire un problème en algorithme / Mémoire de travail surchargée / Mauvaise interprétation des conditions / Erreurs fréquentes dans l’utilisation des boucles / Incapacité à distinguer les données d’entrée et de sortie / Manque d’abstraction dans la réflexion / Confusion entre récursivité et itération / Stress lié à la perception de la complexité algorithmique /
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Stratégie de changement conceptuel
- Stratégie 1 : Enseigner les bases logiques: Explication et exemples
Explication : Pour éviter le manque de compréhension des bases logiques, introduire les concepts fondamentaux comme les variables, les conditions, et les boucles à travers des activités simples et progressives. Exemple : Utiliser des puzzles logiques ou des exercices comme "si une lampe est éteinte, appuyer sur l'interrupteur".
*Stratégie 2 : Clarifier la différence entre syntaxe et logique: Explication et exemples
Explication : Aider les élèves à distinguer la syntaxe d’un langage de programmation des principes logiques en montrant que la logique reste universelle, quel que soit le langage. Exemple : Comparer l’écriture d’une boucle en Python et en Java pour illustrer que, même si la syntaxe diffère, le concept reste le même.
- Stratégie 3 : Introduire des méthodes de décomposition des problèmes: Explication et exemples
Explication : Encourager les élèves à décomposer les problèmes complexes en sous-problèmes plus simples pour faciliter leur traduction en étapes algorithmiques. Exemple : Pour créer un algorithme de tri, décomposer en étapes : (1) Identifier les éléments, (2) Comparer deux éléments, (3) Répéter jusqu'à obtention d'une liste triée.
- Stratégie 4 : Réduire la surcharge cognitive: Explication et exemples
Explication : Simplifier les exercices en limitant les éléments à manipuler dans un algorithme pour éviter d’accabler les élèves. Exemple : Commencer par une boucle pour additionner les nombres de 1 à 5 avant d’introduire une boucle pour une plage plus grande.
- Stratégie 5 : Utiliser des exemples concrets et interactifs: Explication et exemples
Explication : Illustrer les concepts abstraits à travers des situations du quotidien ou des exercices interactifs pour renforcer la compréhension. Exemple : Simuler un tri de cartes dans un jeu en expliquant le fonctionnement d’un algorithme de tri à bulles.
- Stratégie 6 : Introduire des outils de visualisation: Explication et exemples
Explication : Utiliser des outils visuels ou des environnements de programmation comme Scratch pour permettre aux élèves de voir l’exécution d’un algorithme en temps réel. Exemple : Montrer avec Scratch comment une boucle "répète" une instruction en animant un personnage.
- Stratégie 7 : Clarifier les concepts de récursivité et d’itération: Explication et exemples
Explication : Comparer directement récursivité et itération avec des exemples pour mieux comprendre leurs applications respectives. Exemple : Expliquer une somme de 1 à n via une boucle (itération) et une fonction récursive pour démontrer les deux approches.
Questions possibles
- Qu’est-ce qu’un algorithme ?: Une suite d’instructions organisées permettant de résoudre un problème ou d’accomplir une tâche.
- Quelle est la différence entre une boucle for et une boucle while ?: Une boucle for s’exécute un nombre défini de fois, tandis qu’une boucle while s’exécute tant qu’une condition reste vraie.
- Pourquoi est-il important de décomposer un problème avant d’écrire un algorithme ?: La décomposition permet de mieux comprendre le problème et de simplifier la création de l’algorithme en étapes logiques.
- Qu’est-ce qu’une erreur logique dans un algorithme ?: Une erreur où l’algorithme s’exécute mais ne donne pas les résultats attendus à cause d’une mauvaise conception.
- Comment expliquer la différence entre une condition et une boucle ?: Une condition permet de prendre une décision (if/else), alors qu’une boucle répète des instructions tant qu’une condition est remplie.
- Qu’est-ce qu’une variable dans un algorithme ?: Une variable est un espace de stockage temporaire pour une valeur ou des données qui peuvent changer au cours de l'exécution de l’algorithme.
- Comment identifier une boucle infinie ?: Une boucle infinie survient lorsque la condition de sortie de la boucle n’est jamais atteinte, ce qui empêche l’arrêt du programme.
- Qu’est-ce que la récursivité en algorithmique ?: La récursivité est une méthode où une fonction s’appelle elle-même pour résoudre un problème divisé en sous-problèmes plus simples.
- Pourquoi les élèves confondent-ils souvent récursivité et itération ?: Ils confondent ces concepts car les deux utilisent des structures répétitives, mais la récursivité repose sur des appels de fonction alors que l’itération utilise des boucles.
- Quels sont les principaux types de données dans un algorithme ?: Les types principaux sont les entiers, les flottants, les chaînes de caractères et les booléens.
Bibliographie
Pour citer cette page: (à saisir la logique algorithmique)
ABROUGUI, M & al, 2024. Difficulté à saisir la logique algorithmique. In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Difficult%C3%A9_%C3%A0_saisir_la_logique_algorithmique>, consulté le 26, décembre, 2024
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- Difficulté à traduire un problème en algorithme - Conceptions
- Mémoire de travail surchargée - Conceptions
- Mauvaise interprétation des conditions - Conceptions
- Erreurs fréquentes dans l’utilisation des boucles - Conceptions
- Incapacité à distinguer les données d’entrée et de sortie - Conceptions
- Manque d’abstraction dans la réflexion - Conceptions
- Confusion entre récursivité et itération - Conceptions
- Stress lié à la perception de la complexité algorithmique - Conceptions
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