Code
MGFE RES 5201
Niveau
M2
Discipline
Recherche
Langue
Anglais/English
Crédits ECTS
2
Heures programmées
16
Charge totale étudiant
40
Coordonnateur(s)
Département
- Technologies, Information et Management
Equipe pédagogique
Introduction au module
Le cours Méthodes de Recherche est un module de formation et d’accompagnement à la réalisation du Mémoire de de fin d'étude. Le Mémoire de Master est une activité pédagogique essentielle pour finaliser le cursus de formation de niveau Master (BAC+5) et du cycle de formation à IMT-BS. A travers ce module, les élèves sont amenés à s'interroger sur la finalité du mémoire de Master, à comprendre et à appliquer les critères d'évaluation d'un mémoire de Master, à revoir les méthodes de revue de littérature ainsi que les principes des grandes approches méthodologiques de la recherche scientifique (positivisme, empirisme, design science, etc.).
Finalité d'apprentissage (Bloc de compétences)
- 1. S’approprier les usages avancés et spécialisés des outils de l’intelligence digitale en s’assurant de leur impact durable et responsable,2. Produire et mobiliser des savoirs hautement spécialisés, issus d’une réflexion critique, et dans un champ d’expertise,3. Communiquer stratégiquement dans des environnements globaux et multiculturels,5. Élaborer une vision stratégique et innovante, en s’appuyant sur les potentiels de l’intelligence digitale et sur un écosystème favorable
Objectifs d'apprentissage
- 1.2 - Actionner les outils de l'intelligence digitale de manière efficiente, pour accompagner les transformations sociétale, numérique, énergétique et environnementale des organisations, en s'assurant de leur impact durable et responsable.
- 2.1 - Développer une conscience critique des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l'avant garde du savoir, en vue de formuler des contributions novatrices à des problématiques complexes, en cohérence avec le plan stratégique des organisatio
- 2.3 - Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d'une demande ou d'une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la règlementation.
- 3.2 - Communiquer de manière efficace et pertinente, à des fins de formation, de transfert de connaissances, de compétences ou d'innovation, en français et dans au moins une langue étrangère, dont l'anglais, et dans un contexte global et multiculturel.
- 5 - Élaborer une vision stratégique et innovante, en s'appuyant sur les potentiels de l'intelligence digitale et sur un écosystème favorable
Traits de compétences
Ce cours contribue aux trois blocs de compétences suivants :
• Avoir la capacité de gérer l'incertitude et la complexité avec précision et rigueur
• Avoir accès à différents instruments transdisciplinaires de management
• Être ouvert (d’esprit) aux autres, au monde et à la recherche d’un impact sociétal positif
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This course contributes to the following three skill sets:
• The ability to manage uncertainty and complexity with precision and rigor
• Access to various transdisciplinary management tools
• Openness to others, the world, and the pursuit of a positive societal impact
Contenu : structure du module et agenda
Cours magistral 1:
- Le mémoire de recherche : définition, objectifs et acteurs
- La structuration du mémoire de recherche et les critères d'évaluation et de notation
Travail pratique 1:
- Travail en groupe d'évaluation d'un mémoire et restitution orale
Cours magistral 2:
- La revue de la littérature, les principales approches, les outils numériques de gestion de la bibliographie et les formats de citation (APA, Springer, etc)
Travail pratique 2:
- Exercice individuel de recherche bibliographique avec composition d'un texte et citation de références
Cours magistral 3:
- Les principes des grandes approches méthodologiques de la recherche scientifique (positivisme, empirisme, design science, etc.).
Travail pratique 3:
- Exercice individuel de composition de deux questionnements de recherche, l'un de type sciences de la nature, l'autre de type Design Science
Cours magistral 4:
Les principes de l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) et introduction à l'optimisation par intelligence artificielle (AIO) et à l'optimisation générative des moteurs (GEO)
Travail pratique 4:
- Recherche via des mots clés et étude de cas
Contribution à l'atteinte des ODD (Objets du Développement Durable)
Dans ce cours, les étudiants sont sensibilisés à la démarche du numérique responsable via une formation à l'usage éthique et efficace des IA Génératives pour le mémoire de recherche.
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In this course, students are made aware of the responsible digital approach through training in the ethical and effective use of Generative AI for research papers.
Nombre d'ODD abordés parmi les 17
1
Apprentissage
synchrone
Méthode pédagogique
Cours magistral
Travail pratique
Système de notation et modalités de rattrapage
La notation se fait via quatre notes de contrôle continu obtenus lors des 4 travaux pratiques, la note finale est la moyenne de ces quatre notes.
Rattrapage via une épreuve unique dont le thème correspond à l'un des travaux pratiques.
Règlement du module
Le règlement de scolarité en vigueur constitue le document de référence.
Communication Professeur-Apprenant
● Le professeur contactera les apprenants via leur adresse mail scolaire (IMT-BS/TSP) et le portail Moodle. Aucune communication via les adresses mails personnelles n’aura lieu. Il est de la responsabilité de l’étudiant de consulter régulièrement sa boîte mail IMT-BS/TSP.
● Les apprenants peuvent communiquer avec le professeur en envoyant un mail à son adresse institutionnelle. Au besoin, il est possible de le rencontrer dans son bureau ou par visio-conférence sur rendez-vous.
Apprenants avec des besoins d’accommodement
Si l’apprenant a un handicap qui empêche d’accomplir le travail décrit ou qui nécessite toute sorte d'accommodement, il est de sa responsabilité d’en informer le directeur des études (avec justificatifs) dès que possible. Aussi, l’apprenant ne doit pas hésiter à en discuter avec son professeur.
Comportement en classe
● En guise de courtoisie envers le professeur et les autres apprenants, tous les téléphones portables, jeux électroniques ou autres appareils générant du son doivent être désactivés pendant les cours.
● L’apprenant doit éviter out comportement perturbateur et irrespectueux tel que: arriver en retard en classe, partir tôt, comportement inconsidéré (ex. dormir, lire un document non lié au cours, utiliser un langage vulgaire, parler excessivement, manger, boire, etc.). Un avertissement peut être donné à la première infraction de ces règles. Les contrevenants seront pénalisés et pourront être expulsés de la classe et/ou subir d'autres procédures disciplinaires.
● Aucun retard n'est toléré. La présence sera déclarée sur Moodle via un QR code fourni par le professeur à chaque démarrage de cours.
● L’apprenant doit arriver à l'heure pour les examens et autres évaluations. Personne ne sera autorisé à entrer en classe une fois que la première personne aura terminé l'examen et quitté la salle. Il n'y a absolument aucune exception à cette règle. Aucun apprenant ne peut continuer à passer un examen une fois le temps écoulé. Aucun apprenant ne peut quitter la salle pendant un examen à moins qu'il / elle ait terminé et ait remis tous les documents.
● En cas de cours à distance, l'apprenant doit maintenir sa caméra allumée sauf en cas d'indications contraires données par l'enseignant.
Code éthique
IMT-BS est engagée dans une politique d'honnêteté dans le milieu académique. Toute conduite compromettant cette politique peut entraîner des sanctions académiques et/ou disciplinaires. Les apprenants doivent s'abstenir de tricher, de mentir, de plagier et de voler. Ceci consiste à accomplir un travail original et à reconnaître toute autre personne dont les idées et les documents imprimés (y compris ceux provenant d’Internet) sont paraphrasés ou cités directement. Tout apprenant qui enfreint ou aide un autre élève à enfreindre les normes de comportement scolaire sera sanctionné conformément aux règles de l'IMT-BS.
Références obligatoires et lectures suggérées
- Kalika, M., Mouricou, P., & Garreau, L. (2023). Le mémoire de master - 6e éd. Dunod.
- Wieringa, R. (2014). Design Science Methodology for Information Systems and Software Engineering. Springer. http://link.springer.com.bibproxy.tem-tsp.eu/book/10.1007/978-3-662-43839-8
- Wieringa, R. (2009). Design science as nested problem solving. Proceedings of the 4th Int. Conf. on Design Science Research in Inf. Syst. and Technology (DESRIST’09), DESRIST ’09, 8:1-8:12. https://doi.org/10.1145/1555619.1555630
- de Vaujany, F.-X. (2009). Les grandes approches théoriques du système d’information. Hermes Science Publications.
Mots-clés
Research method, research question, literature review, empirical investigation, design science, data search.
Prérequis
RES 4001 ou RES4601 ou RES4401