Ce cours présente les principes et les méthodes pratiques de la recherche en informatique et en science des données. Les étudiants apprennent à identifier et à formuler des problèmes de recherche, à mener des recherches et des revues de littérature systématiques, à élaborer des questions de recherche, à concevoir des expériences, à analyser des données, à évaluer les résultats de recherche et à communiquer leurs conclusions par le biais d'articles scientifiques et de présentations. Le cours associe de courts exposés à des activités pratiques individuelles et en groupe, à l'évaluation par les pairs, à la rédaction académique, à l'éthique de la recherche et à l'élaboration de propositions de recherche.
Le cours « Méthodologie de recherche en informatique et en science des données » propose une introduction pratique à l'ensemble du processus de recherche dans les disciplines liées à l'informatique et à l'analyse de données. Il accompagne les étudiants depuis l'identification d'un problème de recherche jusqu'à la revue de la littérature, en passant par la formulation d'une question de recherche, la conception méthodologique, l'expérimentation, l'analyse des données, la rédaction scientifique, l'évaluation par les pairs et l'élaboration d'une proposition de recherche.
Ce cours est fortement axé sur la pratique. Les étudiants travaillent sur des sujets de recherche concrets et apprennent progressivement à réaliser une analyse documentaire, à identifier les lacunes de la recherche, à formuler des questions de recherche, à concevoir des méthodes de recherche adaptées et à communiquer leurs résultats. Une attention particulière est accordée à l'intégrité académique, aux pratiques de recherche responsables, à la citation, à la prévention du plagiat, à la reproductibilité et aux considérations éthiques dans le cadre de la recherche fondée sur les données.
Les étudiants participent à des activités individuelles et collectives, notamment le choix d'un sujet de recherche, l'analyse de la littérature, l'évaluation par les pairs d'articles scientifiques, la rédaction scientifique à l'aide de LaTeX, la présentation de travaux de recherche et l'élaboration de propositions. Le cours aboutit à la rédaction d'une mini-proposition de recherche pouvant servir de base à des travaux de recherche plus approfondis, à un mémoire ou au développement d'un projet.
Le cours peut être dispensé selon un format hybride, ce qui permet aux étudiants de différentes universités partenaires du réseau CHARM-EU d'y participer à distance tout en conservant des activités interactives en classe et des travaux collaboratifs.
À l'issue de ce cours, l'apprenant sera capable de :
1. identifier et formuler des problématiques de recherche pertinentes en informatique et en science des données ;
2. mener et évaluer de manière critique une recherche documentaire à l’aide de bases de données universitaires et de sources savantes appropriées ;
3. synthétiser la littérature savante et identifier les lacunes de recherche qui motivent les questions de recherche ;
4. formuler des questions de recherche claires et exploitables sur la base des lacunes de recherche identifiées ;
5. concevoir des méthodologies de recherche, des expériences et des stratégies de collecte de données appropriées ;
6. analyser et interpréter les données de recherche à l’aide de méthodes qualitatives et quantitatives appropriées ;
7. évaluer les résultats de recherche à l’aide de mesures, de comparaisons et d’un raisonnement scientifique adaptés ;
8. appliquer les principes d’intégrité académique, d’éthique de la recherche, d’utilisation responsable des données et de pratiques de citation appropriées ;
9. préparer et communiquer des travaux scientifiques par le biais d’articles universitaires, de présentations et d’activités d’évaluation par les pairs ;
10. élaborer une proposition de recherche structurée comprenant les objectifs, les questions de recherche, la méthodologie, les résultats attendus et la littérature pertinente.
Aucun prérequis officiel n'est exigé. Il est toutefois recommandé d'avoir des connaissances de base en informatique ou en science des données.
Références :
[1] Booth, W. C., Colomb, G. G., Williams, J. M., Bizup, J., & Fitzgerald, W. T. (2016). The Craft of Research (4e éd.). University of Chicago Press.
[2] Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (5e éd.). SAGE Publications.
[3] Kothari, C. R., & Garg, G. (2019). Research Methodology: Methods and Techniques (4e éd.). New Age International Publishers.
[4] Académies nationales des sciences, de l’ingénierie et de la médecine. (2017). Promouvoir l’intégrité dans la recherche. The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/21896
[5] Académies nationales des sciences, de l’ingénierie et de la médecine. (2019). Reproductibilité et réplicabilité en science. The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/25303
[6] ACM. (2018). Code de déontologie et de conduite professionnelle de l’ACM. Association for Computing Machinery. https://www.acm.org/code-of-ethics
Ce cours associe de courts exposés interactifs, des discussions guidées, des travaux de recherche individuels, des travaux de groupe collaboratifs, l'évaluation par les pairs, des exercices pratiques de rédaction, des présentations de travaux de recherche et les commentaires de l'enseignant.
Tout au long du cours, les étudiants travaillent sur des sujets de recherche concrets et développent progressivement leur propre revue de la littérature, leurs questions de recherche, leur protocole méthodologique, leur rédaction scientifique et leur projet de recherche. Des outils pédagogiques assistés par la technologie sont utilisés pour la recherche documentaire, le travail collaboratif, la rédaction scientifique, la gestion des références, l'analyse des données et la présentation.
Ce cours adopte une approche centrée sur l'étudiant et fondée sur la recherche, dans laquelle les étudiants développent et communiquent activement leurs propres idées de recherche, plutôt que de se contenter de suivre un enseignement théorique.
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