Maths 1ère Bac Pro ; Correction exercice 5: Fonction , équation et inéquation du second degré ; Factorisation et tableau de signe.

 Maths 1ère Bac Pro  

Correction exercice 5 : Fonction ,  équation et inéquation du second degré ; Factorisation et tableau de signe.

Soit la  fonction  f(x) = 4x² + 48x + 144   définie sur [ -10 , 0 ].

Voir fiche d'aide 👉   Fonction et équation du second degré

 a.      Résoudre  f(x) =  0.

          f(x) =  0           👉        4x² + 48x + 144    = 0      

Identifier les nombres a, b et c de l'équation du second degré :

4x² + 48x + 144  = 0      est de la forme   ax² + bx + c  = 0

   👉    a = 4                   b = 48             c = 144

Calculer le discriminant ( Delta ) et dire combien de solution s'elle existe:

  👉    ê= b² - 4ac = 48²- 4×4×144  =  0

ê = 0    👉   il y a 1 solution

 👉  Calculer les solutions" après avoir rappeler les expressions des solutions"  s'elles existent : 

      

   b.      Factoriser " après avoir rappeler l'expression de la factorisation"   la fonction du second degré  f(x) = 4x² + 48x + 144

ê = 0   👉   il y a 1 solution   x1 

         👉 f(x) = ax² + bx + c = a( x x1              

             👉 f(x) = 4x² + 48x + 144   =  4( x -(-6) 

              👉 f(x) = 4x² + 48x + 144   =  4( x + 6         

c.       Donner le tableau de signe de la fonction du second degré 

 f(x) = 4x² + 48x + 144

x1 = -6   

 a = 4 donc le signe de a est positif  « + »





d.      En déduire du tableau de signe la ou les solutions "sous forme d'un intervalle " des inéquations suivantes s’elles existent :

      1.      f(x)  < 0

D'après le tableau :  f(x)  < 0 n'existe  pas 👉 donc pas de solution

       2.      f(x)  ≤ 0

 f(x)   0  est composé de f(x)  < 0 et f(x)  = 0.
 D'après le tableau :  
                👉 f(x)  < 0 n'existe  pas 👉 donc pas de solution .

                👉 f(x)  = 0 a une solution  x1 = -6   

Donc       f(x)   0   à une solution  x1 = -6  

                                S = -6 }              

     3.      f(x)  > 0

D'après le tableau :  f(x)  > 0 
lorsque x compris entre (-10 et -6) puis entre (-6 et 0); -6 ne fait pas partie de la solution ; c'est à dire:               

              👉    -10  x < -6  ou bien    -6 < x  0  

            👉    x  appartient  [-10 ; -6 [    ou bien    ] -6 ; 0 ]  

        👉    La solution est S = [-10 ; -6 [  U  ] -6 ; 0 ] 

👉    La solution est S = [-10 ; 0 ]/-6 }

Signifie que toute valeur entre -10 et 0 est solution ( -10 et 0 compris) sauf le -6.

    4.      f(x)  ≥ 0
f(x)  0  est composé de f(x)  > 0 et f(x)  = 0.
D'après le tableau :  
                👉 f(x)  > 0 a pour solution  S = [-10 ; -6 [  U  ] -6 ; 0 ]   .

                👉 f(x)  = 0 a une solution  x1 = -6 

Donc       f(x)    0   à pour  solution  
                                  S = [-10 ; 0 ]  

Signifie que toute valeur entre -10 et 0 est solution ( -10 et 0 compris)

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Equation de second degré dans le domaine de la Psychologie : Modélisation de l'évolution des comportements

L'équation de second degré, ou équation quadratique, sous la forme:

aa, bb et cc sont des coefficients constants et xx est la variable, est un outil mathématique fondamental. Bien que souvent associée à des domaines comme la physique ou l'ingénierie, cette équation trouve également des applications pertinentes en psychologie, notamment pour la modélisation de l'évolution des comportements. Comprendre et prédire les comportements humains est essentiel pour de nombreux aspects de la psychologie, y compris la thérapie comportementale, l'éducation, et la gestion des ressources humaines. Les équations quadratiques peuvent offrir des perspectives utiles en capturant la dynamique non linéaire des changements comportementaux.

Importance de la Modélisation des Comportements en Psychologie:

La modélisation des comportements permet aux psychologues de comprendre comment et pourquoi les individus changent leurs comportements au fil du temps. Cela est crucial pour développer des interventions efficaces, prévoir les réactions aux stimuli et évaluer l'impact des facteurs environnementaux et sociaux. Les modèles mathématiques aident à formaliser ces processus et à tester des hypothèses de manière rigoureuse.

Utilisation des Équations Quadratiques dans la Modélisation des Comportements

Les comportements humains sont souvent influencés par une multitude de facteurs interactifs, rendant leur modélisation complexe. Les équations quadratiques permettent de capturer des relations non linéaires, ce qui est essentiel pour comprendre certaines dynamiques comportementales.

Changements Comportementaux au Fil du Temps : La dynamique des changements comportementaux peut parfois être mieux représentée par des relations non linéaires. Par exemple, l'adoption d'un nouveau comportement ou l'abandon d'une habitude peut suivre une courbe qui n'est pas strictement linéaire. Les équations quadratiques peuvent modéliser des courbes de changement où les comportements augmentent ou diminuent rapidement à certains points avant de se stabiliser.

Réponses aux Interventions : Les interventions thérapeutiques ou éducatives peuvent avoir des impacts variés sur les individus. La relation entre l'intensité d'une intervention et la réponse comportementale peut être quadratique. Par exemple, des interventions à faible intensité peuvent n'avoir que peu d'effet, tandis que celles de forte intensité peuvent provoquer un changement significatif, avant que des effets de saturation n'apparaissent.

Modélisation des Facteurs Psychosociaux:

Les facteurs psychosociaux, tels que le soutien social, le stress, et la motivation, jouent un rôle crucial dans l'évolution des comportements. Les équations quadratiques peuvent être utilisées pour modéliser ces influences de manière plus précise.

Effet du Stress : La relation entre le stress et le comportement peut suivre une courbe en U inversée. Un certain niveau de stress peut améliorer la performance (motivation), mais au-delà d'un certain point, un stress excessif peut nuire à la performance. Les équations quadratiques peuvent modéliser cette relation complexe.

Motivation et Performance : De même, la motivation et la performance comportementale peuvent avoir une relation quadratique. Une motivation très basse ou très élevée peut entraîner une performance faible, tandis qu'une motivation modérée peut maximiser la performance.

Analyse des Données Comportementales:

L'analyse des données comportementales permet de valider les modèles théoriques et d'extraire des paramètres essentiels. Les équations quadratiques peuvent être utilisées pour ajuster les données et identifier des tendances comportementales.

Ajustement des Courbes de Comportement : Les données comportementales collectées au fil du temps peuvent être ajustées à l'aide d'équations quadratiques pour identifier des points de changement significatifs. Cela permet de comprendre comment des comportements spécifiques évoluent et de prédire des tendances futures.

Estimation des Paramètres Comportementaux : Les modèles comportementaux nécessitent l'estimation de paramètres tels que les taux de changement et les points de saturation. Les équations quadratiques peuvent aider à estimer ces paramètres de manière plus précise, facilitant ainsi la compréhension des dynamiques comportementales.

Modèles Complexes de Comportement:

Les comportements humains sont influencés par des interactions complexes entre divers facteurs individuels, sociaux et environnementaux. Les équations quadratiques peuvent jouer un rôle clé dans ces modèles plus sophistiqués.

Modèles Multi-Variables : Les modèles comportementaux peuvent intégrer plusieurs variables, telles que l'influence des pairs, les attitudes personnelles et les contraintes environnementales. Les équations quadratiques peuvent modéliser les interactions entre ces variables pour fournir une vue plus complète du comportement.

Modèles Dynamiques : Les modèles dynamiques de comportement, qui considèrent l'évolution du comportement sur de longues périodes, peuvent inclure des termes quadratiques pour représenter les effets cumulatifs et les interactions non linéaires. Cela est particulièrement pertinent pour comprendre des phénomènes comme la formation d'habitudes ou la désintoxication.

Utilisation Pratique et Défis

L'utilisation des équations quadratiques en psychologie offre plusieurs avantages pratiques, mais comporte également des défis.

Avantages Pratiques : Les équations quadratiques permettent de capturer des dynamiques comportementales complexes avec une relative simplicité. Elles peuvent être intégrées dans des logiciels de modélisation et d'analyse statistique, facilitant l'application pratique dans des contextes cliniques et de recherche.

Défis : La collecte de données comportementales précises et complètes est souvent difficile. Les comportements humains sont influencés par de nombreux facteurs aléatoires et contextuels, ce qui peut compliquer l'ajustement des modèles quadratiques. De plus, l'interprétation des résultats nécessite une compréhension approfondie des processus psychologiques sous-jacents.

Perspectives Futures:

Les avancées technologiques et les nouvelles méthodes de recherche ouvrent de nouvelles perspectives pour l'application des équations quadratiques en psychologie.

Intégration des Technologies de l'Information : Les technologies modernes, telles que les dispositifs de suivi et les applications mobiles, permettent de collecter des données comportementales de manière plus précise et en temps réel. Les modèles quadratiques peuvent être enrichis grâce à ces données, offrant des prédictions plus fines et des interventions plus personnalisées.

Modélisation Multi-Échelle : Les comportements peuvent être influencés par des facteurs à différentes échelles, allant des influences individuelles aux dynamiques sociales. Les modèles multi-échelle qui intègrent des équations quadratiques peuvent capturer ces interactions complexes, offrant une compréhension plus holistique des comportements humains.

Application des Modèles Quadratiques dans Divers Contextes Psychologiques:

Les équations quadratiques peuvent être appliquées dans une variété de contextes psychologiques pour modéliser des comportements spécifiques.

Thérapie Comportementale : En thérapie comportementale, les équations quadratiques peuvent aider à modéliser la relation entre l'exposition à des stimuli et la réponse comportementale. Cela peut être utilisé pour optimiser les interventions thérapeutiques et maximiser leur efficacité.

Psychologie de l'Éducation : Dans le domaine de l'éducation, les équations quadratiques peuvent modéliser la relation entre l'effort d'apprentissage et les performances académiques. Par exemple, la performance des étudiants peut augmenter rapidement avec une certaine quantité d'étude avant d'atteindre un plateau.

Psychologie du Travail et des Organisations : Les modèles quadratiques peuvent être utilisés pour comprendre la relation entre la charge de travail, le stress et la performance au travail. Cela peut aider à concevoir des environnements de travail qui maximisent la productivité tout en minimisant le stress.

Psychologie Sociale : Les dynamiques de groupe et les interactions sociales peuvent également être modélisées à l'aide d'équations quadratiques. Par exemple, l'influence des pairs sur le comportement individuel peut suivre une courbe quadratique, où un certain niveau d'influence sociale peut être bénéfique, mais un excès peut entraîner une conformité nuisible.

Conclusion:

L'équation de second degré est un outil puissant pour la modélisation de l'évolution des comportements dans le domaine de la psychologie. En capturant des relations non linéaires et des interactions complexes, elle permet une compréhension plus profonde des dynamiques comportementales et offre des perspectives précieuses pour l'intervention et la prédiction. Bien que des défis subsistent dans la collecte de données et la validation des modèles, les avancées technologiques et méthodologiques promettent d'améliorer notre capacité à utiliser ces modèles de manière efficace. Les équations quadratiques, avec leur simplicité et leur flexibilité, continueront de jouer un rôle crucial dans l'avancement de la recherche et de la pratique en psychologie.

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