Focus SL soutenu. Première évaluation 2025 ; programme actuel acquis ; guide complet de Chimie non acquis. Les exigences restantes du guide, de l'évaluation et des pratiques conservent leurs retenues enregistrées.
Prérequis : lisez les quantités et unités indiquées, utilisez l'arithmétique et les conditions du modèle ci-dessous. Chaque leçon développe sa propre méthode avant un transfert autonome.
Ce sont des exemples pédagogiques originaux ou explicitement fictifs, pas des mesures réelles ni des enquêtes évaluées achevées par des apprenants.
22.2
Incertitude, pentes et tests de modèles
Qu'est-ce qui expliquerait cette observation ?
Une ligne passant près de chaque point de données est utile, mais sa pente peut rester incertaine. Un graphique constitue une preuve pour un modèle dans la plage de mesure.
Commencez par une prédiction. Énoncez les quantités ou caractéristiques que vous compareriez, puis décidez quels éléments de preuve pourraient distinguer deux explications.
Construire le modèle
La variation aléatoire rend les lectures répétées différentes. Une erreur systématique décale les résultats de manière constante. L'incertitude absolue a l'unité de mesure ; l'incertitude relative ou en pourcentage compare l'incertitude à la valeur mesurée.
incertitude : Limitation quantifiée sur le résultat d'une mesure ; erreur systématique : Biais de mesure constant.
Choisir des preuves capables de le tester
Pour un produit ou un quotient, l'addition des incertitudes relatives est une approximation courante de l'incertitude maximale. Pour une différence, additionner les incertitudes absolues. Une ordonnée à l'origine non nulle peut révéler un décalage ou un modèle incomplet.
Afficher les unités sur les axes et choisir une échelle raisonnable. Tracer les barres d'incertitude là où elles sont justifiées, dessiner une droite d'ajustement plutôt que de relier tous les points, et estimer les pentes les plus raides et les plus douces plausibles lorsque la méthode du cours le demande.
Travailler à partir de quantités connues
Énoncez les valeurs connues et leurs unités. Choisissez la relation dont les hypothèses s'adaptent à ce cas, puis réarrangez-la avant de substituer les valeurs.
Connu : longueur = 50.0 mm avec incertitude 1.0 mm. Incertitude en pourcentage = incertitude absolue/valeur ×100 = 1.0/50.0×100 = 2.0%. Pour un quotient de deux quantités mesurées indépendamment avec des incertitudes maximales en pourcentage de 2% et 3%, l'estimation maximale additionnée est 5%.
Exemple :
Une lecture de 40 cm a une incertitude absolue de 1 cm. Trouver l'incertitude en pourcentage. Utiliser la même séquence : quantités connues → modèle → relation → substitution → unité et interprétation.
Vérifier la conclusion et ses limites
Répéter les lectures réduit l'incertitude aléatoire dans une moyenne mais ne supprime pas automatiquement une erreur zéro. Ne pas donner plus de décimales que votre mesure ne peut justifier.
Revenez à l'observation initiale. Expliquez ce que le résultat soutient, quelles conditions il suppose, et une manière de tester une explication concurrente.
Avertissement :
Répéter une mesure élimine toujours un décalage de calibration. Cette affirmation est fausse : répéter des lectures réduit l'incertitude aléatoire dans une moyenne, mais ne supprime pas automatiquement une erreur de zéro. Ne donnez pas plus de décimales que votre mesure ne peut justifier.
Clé :
Incertitudes, pentes et validation de modèles : pour un produit ou un quotient, l'addition des incertitudes relatives constitue une approximation courante de l'incertitude maximale. Pour une différence, additionnez les incertitudes absolues. Une ordonnée à l'origine non nulle peut révéler un décalage ou un modèle incomplet.
