NSI-enseignement

1) Philosophie pédagogique

Corpus pédagogique versionné pour la spécialité NSI (Première/Terminale), structuré par séquences annuelles et reposant sur :

• conformité officielle BO 2019 (1re/Terminale),
• séparation claire des rôles (élèves/professeur/corrigé),
• répétabilité (scripts de compilation, tests et contrôles),
• production d’artefacts exploitables sans mélange de données privées.

2) Organisation du dépôt

• 00_programmes_officiels/ : sources institutionnelles et références du programme.
• 01_charte_graphique_et_pedagogique/ : charte visuelle + schéma de métadonnées.
• 02_modeles_documents/ : modèles réutilisables (cours, TD, TP, évaluation, corrigé, guide prof, qcm, séquence).
• 03_progressions/supports/ : canon de production du corpus.
• premiere/, terminale/ : pilotes et références de style, pas cible des nouvelles productions.
• scripts/ : scripts de build, contrôle qualité, tests.

2.1) Sources locales Drive

Les ressources Drive déjà extraites doivent être consultées hors dépôt dans le miroir local Documents_DRIVE placé à côté du dépôt, ou dans le dossier indiqué par NSI_DOCUMENTS_DRIVE_ROOT. Les passes d’inventaire et de rédaction doivent chercher d’abord dans ce dossier local, puis noter le chemin consulté dans les métadonnées ou les registres. Cette source locale ne change pas les statuts : une ressource adaptée depuis Documents_DRIVE reste needs_review tant qu’elle n’a pas été auditée.

3) Progressions annuelles

• Première : 03_progressions/progression_premiere.md
• Terminale : 03_progressions/progression_terminale.md

4) Compilation / production des livrables

Depuis la racine du dépôt :

python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
ruff check .
pytest

1. Vérifier l’arborescence.
2. Mettre à jour le manifest.csv si de nouvelles ressources sont ajoutées.
3. Lancer :

python -m scripts.build_all
python -m scripts.check_metadata
python -m scripts.check_links
python -m scripts.check_program_coverage
python -m scripts.generate_index

4. Vérifier les sorties :

• 01_build_reports/build_index.md
• 01_build_reports/build_report.md
• coverage.md
• INDEX.md

5) Ajouter une séquence

1. Créer ou modifier les supports dans 03_progressions/supports/. Les dossiers premiere/sequences/ et terminale/sequences/ restent des pilotes de style.
2. Créer les fichiers obligatoires :
   • cours_eleve.md
   • trace_ecrite.md
   • td.md
   • tp.md
   • fiche_methode.md
   • aides_progressives.md
   • corrige.md
   • guide_professeur.md
   • evaluation.md
   • qcm.json
   • projet_associe.md
   • dossier python/ avec au moins un module
   • dossier tests/ avec tests unitaires
3. Ajouter les répertoires miroir dans banques/ (facultatif selon stratégie locale).
4. Ajouter une ligne dans manifest.csv.

6) Produire versions élève/professeur/corrigé

• cours_eleve.md = version élève.
• guide_professeur.md = version enseignant.
• corrige.md = corrigé.

Les documents QCM/corrigé/tests restent dans les fichiers dédiés.

7) Vérifier la conformité programme

• Exécuter check_program_coverage.py (associant manifest.csv et 00_programmes_officiels/programme_nsi_2019.yaml).
• Compléter les rubriques sequence_possible, notion, source, objectifs.

8) Publier les ressources

• Ne publier que les ressources:
  • sans données personnelles,
  • avec métadonnées complètes,
  • ayant des tests exécutables,
  • présentes dans l’inventaire et la couverture.

9) Commandes de vérification complètes

python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
ruff check .
pytest
make audit

Le dépôt est orienté vers une revue continue : chaque ajout doit être répercuté dans manifest.csv, coverage.md et inventory_report.md.

10) Substance et statuts

Le pipeline de substance est conservateur :

• scripts/run_substance_judge.py et scripts/check_substance_anchors.py produisent et vérifient les verdicts au format substance_verdict.schema.json.
• scripts/substance_judge.py peut proposer des preuves depuis le RAG/LLM, mais ne constitue pas une validation humaine.
• covered, validated_* et published restent à 0 tant qu’une revue humaine pédagogique et scientifique n’est pas tracée.

Le smoke RAG est optionnel et séparé des tests pytest :

python -m scripts.rag_smoke_test