Mooc "Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente"

Rendre votre recherche reproductible, c’est relever le nouveau défi de la science pour améliorer ses résultats !

Ce cours en ligne, gratuit, disponible en français et entièrement traduit en anglais, propose des principes méthodologiques pour une science ouverte et transparente inscrite désormais dans « le plan national pour la science ouverte ». Le Mooc aborde de manière pratique des thématiques telles que la prise de notes, le document computationnel, la réplicabilité des analyses. 

Les 5 raisons de suivre ce cours :

• Comprendre pourquoi il est important de rendre votre recherche reproductible
  Vous aurez un aperçu des enjeux et des difficultés de la recherche reproductible. À l’issue de ce MOOC, vous aurez acquis les techniques vous permettant de préparer des documents computationnels réplicables et de partager en toute transparence les résultats de vos travaux.
  
  
• Vous former à des outils modernes et fiables pour la documentation de vos travaux
  Vous découvrirez de nouveaux outils avec des vidéos, tutoriels, documents pour les installer, les configurer et utiliser : Markdown pour la prise de note structurée, des outils d’indexation (DocFetcher et ExifTool), Git/GitLab pour le suivi de version et le travail collaboratif, les Notebooks pour combiner efficacement calcul, représentation et analyse des données.

• Réaliser des exercices basés sur des cas concrets et avec des technologies adaptées à votre niveau 
  Vous apprendrez au cours de nombreux exercices à utiliser ces outils pour améliorer votre prise de notes, votre gestion des données et des calculs. Pour réaliser ces exercices, nous proposons trois parcours différents dont chacun utilise une technologie de notebook : Jupyter qui ne nécessite aucune installation de votre part sur votre ordinateur, RStudio et Emacs/Org-mode. Pour la partie computationnelle, les langages Python et/ou R sont proposés.
  
  
• Profiter de l’expérience de 3 chercheurs expérimentés 
  Dans ce MOOC interdisciplinaire, vous tirerez parti de l’expérience de 3 chercheurs CNRS Christophe Pouzat, Arnaud Legrand et Konrad Hinsen qui s’intéressent depuis de nombreuses années aux enjeux et aux défis de la recherche reproductible. De nombreux témoignages de chercheurs viendront compléter le cours, notamment dans les domaines des sciences humaines et sociales.
  
  
• Partager avec les autres participants du MOOC grâce à un travail pratique évalué par vos pairs 
  Les enseignants vous proposent de préparer une analyse de données sous forme d’un document computationnel, en choisissant parmi 7 sujets basés sur des cas réels. C’est l’occasion de mettre en pratique tout ce que vous aurez appris, avec l’aide des autres participants ainsi que des enseignants grâce au forum du discussion mis à votre disposition.

Ce MOOC, proposé par Inria Learning Lab, est ouvert , à son rythme,  du 20 mars 2020 au 11 mars 2022.

N’hésitez pas à vous inscrire et à diffuser cette information autour de vous : le cours est entièrement gratuit et ouvert à tous : « Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente » (sur le site FUN).

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Mots-clés: Programmation Python Open Science gitlab markdown jupyter Science ouverte FUN Mooc langage R