Vous voulez résoudre un meurtre mystérieux ? Qu'est-ce qui a provoqué la panne de votre ordinateur ? À qui pouvez-vous faire confiance dans votre vie quotidienne ? Dans ce cours, vous apprendrez à analyser et à évaluer cinq formes courantes d'arguments inductifs : les généralisations à partir d'échantillons, les applications de généralisations, l'inférence à la meilleure explication, les arguments par analogie et le raisonnement causal. Le cours se termine en montrant comment vous pouvez utiliser les probabilités pour vous aider à prendre des décisions de toutes sortes. Lectures suggérées Les étudiants qui souhaitent des explications plus détaillées ou des exercices supplémentaires ou qui veulent explorer ces sujets plus en profondeur devraient consulter Understanding Arguments : An Introduction to Informal Logic, Ninth Edition, Concise, Chapitres 8-12, par Walter Sinnott-Armstrong et Robert Fogelin. Format du cours Chaque semaine sera divisée en plusieurs segments vidéo qui peuvent être visionnés séparément ou en groupe. Il y aura de courts quiz non notés après chaque segment (pour vérifier la compréhension) et un quiz noté plus long à la fin du cours.
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Réfléchissez encore III : Comment raisonner de manière inductive
Ce cours fait partie de Spécialisation Introduction à la logique et à la pensée critique
Instructeurs : Dr. Walter Sinnott-Armstrong
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Il y a 5 modules dans ce cours
Bienvenue sur le site Think Again : Comment raisonner de manière inductive ! Ce cours est le troisième de la spécialisation Introduction à la logique et à la pensée critique, basé sur notre cours Coursera original intitulé Think Again : Comment raisonner et argumenter. Nous sommes ravis que vous suiviez ce cours, et nous espérons que vous suivrez les quatre cours de la série, car il y a beaucoup de matériel important à apprendre. Dans l'ensemble de la série, vous apprendrez à analyser et à évaluer les arguments et à éviter les erreurs de raisonnement les plus courantes. Ces compétences importantes vous seront utiles pour décider de ce qu'il faut croire et de ce qu'il faut faire dans tous les domaines de votre vie. La première partie de ce cours présente la série et le cours. Elle clarifie également certaines particularités que vous pourriez trouver dans ce cours. Nous vous encourageons à regarder d'abord la vidéo "Introduction à la Specializations", car elle vous aidera à mieux tirer parti des documents qui viendront par la suite.
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Ce module commence par distinguer les arguments inductifs des arguments déductifs. Nous discuterons ensuite de quatre formes courantes d'arguments inductifs : les généralisations à partir d'échantillons (comme dans les sondages politiques), les applications de généralisations à des cas particuliers (comme pour prédire le temps qu'il fera un certain jour), les déductions de la meilleure explication (comme dans l'utilisation de preuves pour déterminer qui a commis un crime) et les arguments fondés sur l'analogie (comme pour identifier l'utilisation d'un artefact archéologique en le comparant à d'autres artefacts). Nous exposerons les erreurs les plus courantes dans ces types de raisonnement. Certains des "cours" de ce module sont un peu expérimentaux (et peut-être bizarres !), comme vous le verrez. Nous espérons que vous les apprécierez. Si vous voulez plus d'exemples ou des discussions plus détaillées sur ces types d'arguments inductifs, nous vous recommandons Understanding Arguments, Ninth Edition, Chapitres 8 et 9.
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9 vidéos8 devoirs13 sujets de discussion
Ce module se concentre sur la manière de déterminer les causes d'un phénomène. Les étudiants apprendront à distinguer les conditions nécessaires des conditions suffisantes et à utiliser des données pour tester des hypothèses sur ce qui est ou n'est pas une condition nécessaire ou une condition suffisante. Nous distinguerons ensuite la causalité de la corrélation (ou de la variation concomitante) et expliquerons le sophisme du post hoc ergo propter hoc. Si vous voulez d'autres exemples ou des discussions plus détaillées sur ces sujets, nous vous recommandons de lire le chapitre 10 de l'ouvrage Understanding Arguments, Ninth Edition.
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9 vidéos8 devoirs7 sujets de discussion
Ce module aborde les notions de hasard et de choix - en d'autres termes, les probabilités et la prise de décision. Les probabilités sont utiles pour mesurer la force des arguments inductifs et pour décider de ce qu'il faut croire et de ce qu'il faut faire. Vous apprendrez la nature et les types de probabilités ainsi que quatre règles simples pour calculer les probabilités. Un cours d'honneur facultatif expliquera ensuite le théorème de Bayes et l'erreur courante qui consiste à négliger le taux de base. Ensuite, nous utiliserons les probabilités pour évaluer les décisions en calculant leur valeur financière attendue et en comparant la valeur financière à la valeur globale. Si vous souhaitez d'autres exemples ou des discussions plus détaillées sur ces sujets, nous vous recommandons de lire Understanding Arguments, Ninth Edition, Chapters 11 and 12
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10 vidéos9 devoirs10 sujets de discussion
Ce module vous donne le temps de rattraper votre retard et de réviser, car nous sommes conscients que les modules précédents comportent un grand nombre de questions difficiles. Il vous laisse également suffisamment de temps pour passer l'examen final aussi souvent que vous le souhaitez, avec des questions différentes à chaque fois. Nous expliquons les réponses à chaque examen afin que vous puissiez apprendre davantage et faire mieux lorsque vous essayez à nouveau l'examen. Vous pourrez refaire le quiz autant de fois que vous le souhaitez afin d'apprendre davantage et de faire mieux, avec des questions différentes à chaque fois. Vous pourrez repasser l'examen trois fois toutes les huit heures. Il se peut que vous n'ayez pas besoin de passer plus d'une version de l'examen si vous réussissez suffisamment bien lors de votre première tentative. C'est à vous de décider. Quel que soit le nombre de versions que vous passerez, nous espérons que tous les examens vous apporteront des expériences d'apprentissage supplémentaires.
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Foire Aux Questions
Comment résoudre un meurtre mystérieux.
"J'aimerais remercier les deux professeurs pour ce cours. C'était amusant, instructif, et j'ai aimé l'apport de personnes du monde entier, avec leurs différents points de vue et expériences."
"Au cours des deux premières semaines du cours, j'étais en train de réfléchir à un concept ou peut-être à l'un des exercices à faire à la maison et, soudain, je me suis dit : "Est-ce que c'est ça, la pensée ? Pour préciser, je viens d'une famille de penseurs et j'ai beaucoup réfléchi à divers concepts et questions tout au long de ma vie et de ma carrière... mais je me suis rendu compte que, même si je semblais penser tout le temps, je n'avais pas fait ce type de réflexion depuis un certain temps... alors, merci !"
"Sinott-Armstrong et Neta et leur sens de l'humour ont rendu les conférences attrayantes et agréables. Leur passion pour le sujet était évidente et ils ont fait preuve de patience et de rigueur dans leurs explications"
Non. L'achèvement d'un cours Coursera ne vous donne pas droit à un crédit académique de Duke ; par conséquent, Duke n'est pas en mesure de vous fournir un relevé de notes universitaire. Cependant, votre certificat électronique sera ajouté à votre page Accomplishments - à partir de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.