Studiul de față propune un model de abordare interdisciplinară geografie–informatică la clasa a XI-a, având ca punct de plecare utilizarea vizualizării de date și a hărților digitale realizate cu ajutorul limbajului Python. Interdisciplinaritatea este o strategie educațională recunoscută, prin care disciplinele se sprijină reciproc pentru rezultate de învățare bogate și autentice. Conectarea celor două domenii, geografie și informatică, este naturală deoarece conținutul geografic include preponderant elemente ce pot fi reprezentate spațial și temporal, acestea reprezentând o bază de date potrivită pentru care să poată fi aplicate instrumente informatice de procesare și vizualizare. Astfel, studiul prezintă fundamentul teoretic al interdisciplinarității, corelarea cu propunerea noii programe școlare și a proiecției curriculare pentru materiile geografie și informatică, exemple de activități didactice concrete, precum și beneficiile și posibilele dificultăți ale acestei abordări.
În contextul actual al educației, accentul se mută tot mai mult de la transmiterea de informații către formarea de competențe ce pot fi aplicate în situații reale. Disciplina geografie, prin natura sa, oferă numeroase oportunități de corelare cu alte domenii, în special cu informatica. Programa clasei a XI-a ce include studiul geografiei României vizează dezvoltarea capacității elevilor de a analiza și interpreta fenomene geografice, de a utiliza reprezentări cartografice și de a corela date statistice. În acest context, utilizarea instrumentelor informatice moderne (precum limbajul Python și platformele de vizualizare a datelor) poate contribui semnificativ la modernizarea demersului didactic. Astfel, studiul propune un model metodologic ce poate fi adaptat și utilizat în cadrul unui curs opțional interdisciplinar.
Din perspectiva predării geografiei, abordarea interdisciplinară propusă oferă elevilor oportunitatea de a explora fenomene folosind instrumente complementare celor clasice. Astfel, elevii vor avea posibilitatea să creeze propriile hărți tematice evidențiind informații pe care le consideră relevante, pe baza propriilor observații. Privind din punctul de vedere al profesorului de informatică beneficiul este major. În mod obișnuit elevii sunt “antrenați” în timpul orelor de curs/laborator să rezolve aplicațiile didactice de tip exercițiu/ problemă prin care se primește un set de date de intrare standardizat și se așteaptă un rezultat (de cele mai multe ori matematic, numeric) ce nu pare relevant pentru viața reală (în afara obținerii unui scor ridicat pentru teste și examene). Perspectiva aplicării cunoștințelor acumulate în limbajul Python în clasele IX-X (conform noii propuneri de programă școlară/ proiecție curriculară) pentru studiul geografiei României reprezintă o ocazie de a arăta elevilor caracterul practic și gradul mare de aplicabilitate al noțiunilor de bază dobândite în timpul orelor de informatică. Astfel, analizând situații din viața reală, elevii primesc în mod firesc răspunsul la întrebarea care ne este adresată din ce în ce mai des nouă, profesorilor de orice specialitate: “Cum îmi va folosi mie ceea ce învăț în timpul orelor?”
Repere metodologice
Programa școlară pentru clasa a XI-a include conținuturi precum poziția geografică și caracteristicile generale ale României, relieful, clima, hidrografia, populația și așezările, activitățile economice și dezvoltarea durabilă. Aceste teme sunt potrivite pentru utilizarea hărților tematice și a vizualizărilor de date, cu ajutorul cărora se depășesc limitele reprezentărilor statice din manualele tradiționale. Python este un limbaj de programare accesibil, utilizat pe scară largă pentru analiza și vizualizarea datelor. Ca instrument de bază, potrivit utilizării atât în învățământul preuniversitar cât și în mediul academic, este propusă platforma Data-to-Viz (www.data-to-viz.com/), care oferă exemple și ghiduri cuprinzătoare, structurate logic, ce pot fi adaptate contextului educational, potrivit nivelului de pregătire al elevilor din punct de vedere al competențelor de programare.
În acest context, se impune prezentarea unor activități didactice specifice opționalului interdisciplinar geografie–informatică, care să faciliteze prezentarea conținuturilor și aplicarea acestora.
Etapele activităților propuse:
1. Selectarea temei geografice
2. Colectarea datelor din surse publice
3. Prelucrarea datelor utilizând limbajul Python (organizare, filtrare)
4. Vizualizarea datelor sub formă de hărți tematice sau diagrame
5. Interpretarea geografică a rezultatelor obținute
Exemple de activități didactice
Activitatea 1: Hartă tematică a densității populației
Obiectiv: Elevii vor analiza distribuția populației pe județe ale României și vor interpreta diferențele regionale.
Materiale și resurse: Vor fi folosite date statistice oficiale de la INS – Institutul Național de Statistică (insse.ro) care vor fi reprezentate vizual folosind module Python: pandas (pentru prelucrarea datelor), geopandas (pentru gestionarea fișierelor shapefile), matplotlib și seaborn (pentru vizualizare).
Mod de desfășurare: Activitatea va conține următoarele etape
1. Descărcarea datelor demografice și shapefile-urilor pentru județe
2. Prelucrarea și combinarea datelor în Python folosind pandas și geopandas
3. Crearea hărții tematice cu densitatea populației pe județe folosind matplotlib și seaborn
4. Interpretarea diferențelor regionale și discuții asupra factorilor demografici
Activitatea 2: Vizualizarea structurii economice
Obiectiv: Pe baza datelor privind activitățile economice, elevii pot crea grafice și hărți care să reflecte ponderea diferitelor sectoare economice în regiunile României.
Materiale și resurse: Elevii vor avea acces la date economice oficiale pe regiuni (INS, Ministerul Economiei, Eurostat – ec.europa.eu/eurostat/) și vor implementa în limbajul Python utilizând modulele pandas, geopandas, matplotlib, plotly (pentru diagrame interactive), folium (pentru hărți interactive). De asemenea, se vor utiliza shapefile-uri pentru regiunile României (geo-spatial.org, data-gov.ro).
Mod de desfășurare:
– Colectarea datelor economice pe regiuni și pregătirea fișierelor shapefile
– Prelucrarea datelor în Python
– Crearea hărților tematice care să reflecte structura economică pe sectoare (agricultură, industrie, servicii)
– Analiza distribuției spațiale și identificarea zonelor cu pondere ridicată sau scăzută a fiecărui sector
Activitatea 3: Analiza resurselor naturale
Obiectiv: Elevii vor realiza vizualizări care să arate distribuția resurselor naturale, facilitând discuții despre valorificarea și protecția acestora.
Materiale și resurse: Pentru această activitate sunt necesare date despre resurse naturale: gaz, păduri, ape minerale (INS, Agenția Națională pentru Resurse Minerale – www.namr.ro, Institutul de Cercetări și Amenajări Silvice – icas.ro). Pentru partea de programare, se utilizează modulele pandas, geopandas, matplotlib, plotly, folium și shapefile-uri administrative și geologice pentru România.
Mod de desfășurare:
1. Colectarea și structurarea datelor despre resurse naturale pe județe/regiuni.
2. Integrarea datelor cu hărțile administrative în Python.
3. Crearea hărților tematice care să evidențieze distribuția fiecărui tip de resursă.
4. Discuții despre valorificare, protecție și impactul asupra dezvoltării regionale.
Activitatea 4 – Hartă topografică cu curbe de nivel pentru o zonă montană cu trasee turistice
Obiectiv: Elevii vor realiza o hartă topografică care să evidențieze curbele de nivel (cotele de înălțime) și să includă trasee turistice, pentru a înțelege relieful și a putea folosi în practică proiectul realizat pentru planificarea drumețiilor.
Materiale și resurse: Pentru datele geografice sunt folosite DEM (Digital Elevation Model) pentru zona aleasă (de exemplu, SRTM – earthexplorer.usgs.gov/, opentopography.org/, geo-spatial.org), date despre trasee turistice (Administrația Națională a Parcurilor Naturale, OpenStreetMap – www.openstreetmap.org/). Pentru implementarea în limbajul Python sunt utilizate numpy și pandas pentru prelucrarea datelor, matplotlib și contourpy pentru generarea curbelor de nivel, folium pentru vizualizări interactive.
Mod de desfășurare:
– Colectarea datelor DEM și a traseelor turistice
– Crearea hărții topografice în Python cu curbe de nivel și colorarea intervalelor de altitudine
– Suprapunerea traseelor turistice pentru analiză practică
– Interpretarea reliefului și planificarea rutei optime de drumeție
Activitatea 5 – Analiza rolului turismului în dezvoltarea economiei locale
Obiectiv: Elevii vor analiza evoluția turismului și impactul acestuia asupra economiei locale, folosind date statistice și vizualizări digitale pentru o unitate administrativ-teritorială (oraș sau comună) la alegere.
Materiale și resurse: Sunt necesare date oficiale despre turism și economie: 1) INS – Institutul Național de Statistică (insse.ro) – indicatori despre sosiri/cazări turistice, înnoptări, structura economică locală; 2) Ministerul Economiei, Digitalizării, Antreprenoriatului și Turismului / Direcții Județene de Turism – rapoarte regionale; 3) date deschise (data.gov.ro/) pentru seturi publice de date la nivel local. Modulele Python utilizate sunt pandas (pentru prelucrarea și agregarea datelor), matplotlib și seaborn (pentru grafice statistice), plotly (vizualizări interactive), geopandas (dacă se dorește suprapunerea cu hărți administrative), shapefile-uri administrative pentru orașe și comune.
Mod de desfășurare:
– Alegerea unei unități administrativ-teritoriale și colectarea datelor relevante despre turism (sosiri, înnoptări, unități de cazare)
– Prelucrarea și organizarea datelor în Python folosind pandas
– Crearea de grafice și diagrame care să evidențieze evoluția turismului și impactul asupra economiei locale
– Interpretarea rezultatelor, discutând tendințele, potențialul de dezvoltare și factorii care influențează economia locală prin turism
Concluzii
Studiul, ce a presupus o analiză detaliată atât din punct de vedere tehnic (conținuturi specifice geografiei, instrumente de programare) cât și didactic (pentru o implementare accesibilă și o introducere plăcută, fluidă a noilor noțiuni), arată că o abordare interdisciplinară geografie–informatică, orientată spre crearea de hărți digitale cu Python, este nu doar fezabilă, ci și benefică pentru dezvoltarea competențelor elevilor. Astfel, este dezvoltată gândirea analitică, elevii învațând să interpreteze date statistice și spațiale, să identifice relații cauză–efect și să obțină concluzii bazate pe evidențe. În ceea ce privește latura competențelor digitale, elevii dobândesc abilități tehnice relevante pentru analiza și vizualizarea datelor, folosind Python și biblioteci precum pandas, geopandas, matplotlib sau plotly. Activitățile propuse, interactive, orientate spre probleme reale (hărți, grafice, vizualizări) au rolul de a demonstra caracterul practic al noțiunilor dobândite în timpul orelor de curs. În ceea ce privește competențele geografice, abordarea interdisciplinară va fi un sprijin pentru a înțelege mai bine relațiile spațiale, fenomenele și modul în care factorii naturali și umani interacționează. Crearea hărților topografice, analizarea resurselor naturale sau evaluarea impactului turismului oferă elevilor experiențe practice care pot fi aplicate în viața reală și în orientarea în teren.
În concluzie, integrarea tehnologiilor informatice în predarea geografiei nu doar că facilitează înțelegerea conținutului, ci și stimulează autonomia elevilor, creativitatea și capacitatea de a aborda probleme complexe într-un mod structurat și informat. Acest model interdisciplinar poate fi replicat și adaptat cu ușurință pentru diferite teme geografice.
Bibliografie
[1] Cucoș, C., Pedagogie (ediția a III-a), Polirom, 2014
[2] Russell, S., Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition), Pearson, 2021
[3] Ministerul Educației, Programele pentru disciplinele geografie și informatică, București
[4] Python Software Foundation. Python 3 Documentation. docs.python.org/3/
[5] UNESCO, Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development. Paris: UNESCO Publishing, 2019
[6] Data-to-Viz, www.data-to-viz.com/
[7] data.gov.ro/
[8] Eurostat – ec.europa.eu/eurostat/
[9] earthexplorer.usgs.gov/
[10] geo-spatial.org
[11] Institutul Național de Statistică, insse.ro
[12]OpenTopography, Global and Regional Digital Elevation Data, 2026, opentopography.org/
[13] OpenStreetMap – www.openstreetmap.org/