Durée
10h Th, 10h Pr, 30h Proj.
Nombre de crédits
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
- Méthodologie générale de recherche
- Introduction à la recherche quantitative
- Introduction à la recherche qualitative
- Utilisation des bases de données académiques (Scopus, ProQuest, Google Scholar, etc.)
- Introduction aux normes de référencement APA
- Sensibilisation aux pratiques du plagiat
- Exploration des outils d'intelligence artificielle en recherche
- Communication scientifique
- Attentes d'un TFE
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
À la fin de ce cours, l'étudiant sera capable de :
- Utiliser efficacement des outils de recherche académiques pour trouver des sources pertinentes.
- Maîtriser les normes de référencement APA dans ses travaux académiques.
- Reconnaître et éviter les pratiques de plagiat.
- Avoir un regard critique quant à l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle en recherche, en évaluant leurs forces, faiblesses et implications éthiques.
- Entamer la réalisation de son travail de fin d'études. L'étudiant sera initié aux spécificités et moyens d'une démarche scientifique et sera capable de les mettre en œuvre dans le cadre de son TFE.
- Concevoir un pitch clair, argumenté et convaincant pour présenter un sujet de TFE.
Savoirs et compétences prérequis
Ce cours n'a pas de prérequis ni de corequis.
Néanmoins, une bonne maîtrise des langues suivantes est indispensable :
Anglais :
- Compréhension écrite (lecture de documents académiques et utilisation d'outils de recherche).
- Compréhension écrite (lecture de documents académiques et utilisation d'outils de recherche).
- Expression écrite, y compris l'orthographe et la grammaire, pour la rédaction de documents et de productions académiques.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Le cours est structuré autour de 2 ECTS, correspondant à 50 heures de travail réparties comme suit :
10 heures de capsules théoriques en classe
Les capsules couvriront les thèmes suivants :
- Méthodologie générale de recherche.
- Introduction aux recherches quantitative et qualitative.
- Utilisation des bases de données académiques.
- Normes de référencement APA.
- Sensibilisation au plagiat.
- Exploration critique des outils d'intelligence artificielle en recherche.
- Attentes d'un TFE.
Ces séances incluront :
- Quizz et exercices pratiques pour valider la compréhension des capsules.
- Séances de recherche en bibliothèque et en ligne.
- Ateliers de rédaction et de référencement.
- Présentations de groupes sur les outils d'IA.
L'étudiant travaillera de manière autonome sur :
- La recherche documentaire et l'utilisation des outils académiques.
- La rédaction du script de podcast.
- La production du pitch/podcast.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Informations complémentaires:
Le cours sera donné en présentiel, principalement en français. La participation aux séances de cours et aux travaux pratiques est obligatoire. Une partie du travail devra être réalisée de manière autonome en dehors des séances, notamment pour finaliser les productions (script et pitch/podcast).
Pour l'année académique 2024-2025, les cours du Prof. Mario Cools seront dispensés en ligne, sous forme de capsules vidéo et/ou via live stream. Cependant, la présence en cours reste requise afin de permettre des interactions et d'assurer un retour adéquat.
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- eCampus
Informations complémentaires:
Lecture recommandée : John Biggam (2008) : Succeeding with your Master's dissertation. A step-by-step handbook. Open University Press. Berkshire, England.
Une sélection des slides projetés en cours sera mise à disposition des étudiants sous format PDF via la plateforme eCampus.
Modalités d'évaluation et critères
Travail à rendre - rapport
Informations complémentaires:
L'évaluation sera basée sur :
* Script pour un Podcast :
Rédaction d'un script de podcast présentant le futur sujet de TFE. Ce script doit inclure un contexte, une revue de la littérature (référencée correctement selon les normes APA), un focus sur une ou plusieurs questions de recherche, la méthodologie envisagée, ainsi qu'une réflexion sur les limites et perspectives du sujet.
La transformation du script en une vidéo pitch, qui sera mise en ligne. Cette vidéo ne sera pas notée, mais servira de base de discussion avec le futur promoteur. Toutefois, la non-soumission de la vidéo entraînera une note de 0, car il s'agit d'un élément obligatoire à la validation du cours.
Les quizz, exercices et présentations en classe sont obligatoires mais ne sont pas notés. Une non-présentation de ces exercices sans justificatif valable sera passible d'une pénalité sur la note finale de l'étudiant.
Stage(s)
Sans objet.
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Cette année, le cours intègre un accent renforcé sur l'utilisation critique des outils d'intelligence artificielle en recherche, tenant compte des développements récents dans ce domaine. De plus, une attention particulière est portée à la qualité de la communication scientifique et la capacité à aller à l'essentiel, notamment via la réalisation du podcast.
Contacts
Mario Cools, Professeur mario.cools@uliege.be
Audrey Mertens, Assistante audrey.mertens@uliege.be
Association d'un ou plusieurs MOOCs
Aucun MOOC n'est associé à ce cours.