# Retour réflexif sur la transformation pédagogique de l'enseignement de la Bioanalyse/Bioinformatique au niveau Master 1 du Magistère européen de génétique de l'Université de Paris

Claire Vandiedonck

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Claire Vandiedonck. Retour réflexif sur la transformation pédagogique de l'enseignement de la Bio-analyse/Bioinformatique au niveau Master 1 du Magistère européen de génétique de l'Université de Paris. Université Paris Cite. 2021. hal-05031514

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Submitted on 11 Apr 2025

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CERTIFICAT PEDAGOGIQUE CERTIFIENS

PROMOTION 2019-2020 « CERTICONFIS »

RETOUR REFLEXIF SUR LA TRANSFORMATION PÉDAGOGIQUE
DE L'ENSEIGNEMENT DE LA BIOANALYSE/BIOINFORMATIQUE AU NIVEAU MASTER 1
DU MAGISTÈRE EUROPEEN DE GÉNÉTIQUE DE L'UNIVERSITÉ DE PARIS

VANDIEDONCK CLAIRE

Maître de Conférences, UFR de médecine, Université de Paris

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Monts Huang-Shan, pic de la bibliothèque, province de Anhui, Chine
photographie de Wang Wusheng, Huang-Shan, Montages Célestes, 2006</figcaption></figure>

Accompagnement pédagogique par Elise HERLICQ et Marine LANTERI

SAPIENS – Alliance Sorbonne Paris Cité
Résumé

Ce mémoire présente mon bilan réflexif sur mes pratiques pédagogiques dans le cadre d'une UE de bioinformatique dispensée aux étudiants du master 1 du Magistère Européen de Génétique.

Ma démarche porte sur la mutation de cette UE devenue obligatoire à la rentrée 2019 et sur sa transformation pour sa 2ème année d'existence afin d'améliorer l'apprentissage des étudiants. La bioinformatique est une discipline nécessaire dans un cursus de génétique, mais divise souvent les étudiants, entre ceux qui l'adorent et ceux qui la détestent. Mon cheminement s'est donc basé sur des méthodes de pédagogie active et de type projet pour motiver les différents profils d'étudiants et favoriser leurs apprentissages.

Je ne me suis pas attaquée à relever ce grand défi seule. J'ai pu m'appuyer sur deux solides collègues avec qui j'ai développé et mis en place une plateforme informatique. PLASMA, est une Plateforme d'e-Learning pour l'Analyse interactive de données Scientifiques MAssives qui fut opérationnelle à la rentrée 2020. Cette plateforme permet d'offrir aux étudiants des activités calquées sur une véritable situation professionnelle, en particulier pour les analyses de données. Elle permet en outre un travail distanciel au rythme de l'étudiant comme première étape vers une hybridation des enseignements.

La crise sanitaire due à la COVID-19 nous a contraints à accélérer cette transition vers un enseignement hybride avec des temps asynchrones en plus des séances de cours. La conjoncture de la création d'Université de Paris avec la défaillance du nouveau MOODLE, nous a conduits vers plus d'outils pédagogiques et numériques afin de panacher les activités d'enseignement.

Ces différents supports et une réflexion importante sur l'alignement pédagogique de l'UE ont permis de réduire sa difficulté pour atteindre un niveau similaire à celui des aux autres UEs de la formation. L'évaluation des étudiants indique qu'ils sont globalement satisfaits de l'enseignement, du matériel pédagogique et qu'ils perçoivent bien l'utilité de cet enseignement. Des améliorations sont bien évidemment encore à trouver notamment dans la gestion du temps pratique dans les séances synchrones et dans la charge de travail.

Au final, leur auto-positionnement indique une bonne à excellente aptitude à accomplir l'ensemble des objectifs pédagogiques.

Mots clés : pédagogie active, pédagogie sur projet, plateforme bioinformatique, Jupyter, hybridation, distanciel
« Il était une fois un vieux professeur
Toujours entouré d'élèves par milliers...
« C'est curieux, ma foi, dit son directeur,
Comment faites-vous ? »
Les trois doigts levés,
Le vieux maître fit ce sage discours :
« A ces trois questions je réponds toujours :
Quel est mon but ?
Comment l'atteindre ?
Comment saurais-je si je l'ai atteint ? »

Robert F. Mager, (1969). Pour éveiller le désir d'apprendre, édition Gauthier-Villars, préface
Avant-propos:

« mon parcours en enseignement : une mutation »

En avant-propos de ce mémoire, je dois être honnête. Je ne souhaitais pas devenir enseignant, ni enseignant-chercheur. Dès l'enfance, ma vocation était de devenir chercheur afin de découvrir des traitements. Je ne me projetais absolument pas dans une perspective de transmission du savoir, que j'imaginais, par expérience en tant qu'étudiante, uniquement descendante. J'ai donc suivi un parcours académique classique avec une thèse suivie d'un postdoctorat dans un pays anglo-saxon pour me préparer au mieux aux concours de chargés de recherche en France. Mais je suis restée au seuil, tout en haut de la liste d'attente des admissibles.

Durant mon postdoctorat au Royaume-Uni, j'avais eu pour collègue une autre française pour qui le métier d'enseignant-chercheur était en revanche bel et bien une vocation. Nous ne nous projetions pas du tout dans les mêmes directions et j'étais très étonnée de sa motivation. Mais en 2011, l'occasion de candidater à un poste de maître de conférences s'est présentée entre deux concours de chargé de recherche. J'ai saisi cette opportunité. Le désir de continuer ma carrière dans le milieu académique était trop fort, et je demeurais persuadée que je parviendrais à continuer une recherche de haut niveau, que je souhaitais privilégier avant tout. Je me trompais.

Ma vision initiale du métier d'enseignant était erronée. Je confesse que je faisais lamentablement partie de ceux qui croient que les enseignants font les mêmes cours chaque année, dans une certaine routine, sans remise en question. J'étais très sceptique sur le fait que le temps de service de 192h d'un enseignant-chercheur porterait son temps réel de travail en enseignement à la moitié de son activité. Je me berçais encore de la douce illusion que je pourrais me consacrer à la recherche comme avant. Je l'avais même déclaré lors de mon oral de recrutement, inconsciente des réalités.

Pourtant, j'aurais dû avoir la puce à l'oreille. Au fond de moi, une parcelle de mon cerveau agissait en sourdine, me guidant inconsciemment vers l'enseignement. Enfant unique, je ne jouais guère à la maîtresse d'école. Je me voyais plus comme une aventurière explorant de nouveaux horizons, en architecte agençant des cabanes, ou en sorcière ou savant fou, testant par exemple des décoctions végétales. Pourtant, dans mes jeux collectifs dans la cour de récréation, j'aimais inventer des nouveaux jeux d'aventure ou de stratégie et entrainer mes camarades à ma suite. Etaient-ce les prémices d'une volonté d'animer un groupe et de guider chaque membre vers de nouvelles contrées ? Au fond, le métier d'enseignant tel que je le conçois aujourd'hui en est assez proche. Plus tard au collège, je me retrouvais à suppléer ma prof de mathématiques en 4ème et 3ème. Nous nous partagions la classe en deux et j'éprouvais un grand plaisir à expliquer à mes camarades un peu perdus ce qu'ils n'avaient pas compris. Ce que je préférais, c'était de saisir le point précis d'incompréhension à sa racine, de détecter le nœud qui pouvait tout faire basculer et redonner confiance. La gratification d'avoir aidé quand la lumière jaillissait dans les exclamations de mes camarades était un réel bonheur. A cette époque, je me suis surprise à m'imaginer enseignante de mathématiques en collège. Je m'en croyais prétentieusement capable mais je souhaitais viser plus haut. Je plaçais la recherche sur un piédestal. Telle serait ma destinée. Puis, sur les bancs de la fac, je me remémore avoir passé du temps à expliquer à mes condisciples des points mal assimilés sur des notions souvent abstraites. Curieusement, en thèse, influencée sans doute par un doctorant plus avancé du laboratoire qui avait fait nonchalamment quelques enseignements en tant que moniteur, j'ai postulé, incrédule, pour un monitorat dans ma faculté de médecine. Ma motivation était davantage d'étoffer mon CV plutôt que d'envisager une carrière d'enseignante. Surtout, je m'imaginais difficilement légitime pour enseigner à des premières années de médecine sans être médecin, surtout dans des matières que j'affectionnais peu ou qui n'avaient pas été parmi mes matières fortes en tant qu'étudiante, telles que la biologie cellulaire ou la biochimie. C'est donc avec un certain soulagement que je me suis retrouvée sur la liste d'attente.

Mes expériences d'enseignement en restèrent là. Par précaution, sachant la difficulté à obtenir un poste de chargé de recherche, et je dois dire toujours incrédule, je candidatais quand même à deux
reprises à la qualification pour un poste de maître de conférences (MCF). Le 1er échec de ma demande qualification dans ce que je croyais être ma discipline m'échauda. Même cela n'était pas acquis. Je pris conscience que mon dossier devait suivre certaines règles et qu'il fallait que je m'accroche. Armée d'un dossier mieux préparé, j'étais qualifiée l'année suivante dans plusieurs sections mais toujours pas dans celle de ma discipline. Je me disais que ce devait être un signe que je n'étais pas faite pour cela...Jusqu'à cette perspective de l'ouverture d'un poste en biostatistiques dans mon 2ème laboratoire de postdoctorat, une fois rentrée en France. Ma candidature était mal partie : je n'avais toujours pas enseigné. Pour consolider mon dossier qui était plus orienté « recherche », je cherchai donc des vacations. Je suis infiniment reconnaissante à Anne Badel qui m'a donné ma 1ère chance d'enseigner en me proposant des vacations de biostatistiques en 3ème année de biologie cellulaire et physiologie, pour des enseignements dirigés dans un module optionnel. Il s'agissait d'un petit effectif et de la discipline que je devrais enseigner si je décrochais le poste de MCF : une préparation idéale. Perfectionniste, je préparais ardemment mes premières séances. Je ne voulais rien laisser au hasard.

Je me souviendrai longtemps de ce premier cours. De mon angoisse les jours et les nuits précédents. De ma panique le jour « j » avant de rentrer dans la salle, le cœur tambourinant dans ma poitrine. De ces regards d'étudiants tournés vers moi, curieux pour certains, en confiance pour d'autres, désintéressés même pour quelques-uns qui avaient juste pris cette option par convenance d'emploi du temps. Et j'ai démarré. Je voulais m'assurer à chaque étape que tout était compris. J'usais de schémas pour illustrer les concepts. Je prenais possession de l'espace et du tableau. Aujourd'hui, je saurais aller plus à l'essentiel pour accompagner ces apprenants. Mais cette volonté ancrée en moi qu'ils comprennent et ne restent pas bloqués était mon moteur. A la fin de la séance, mon plus beau cadeau d'enseignante qui me fait encore monter les larmes aux yeux s'offrit à moi : trois étudiantes s'approchèrent de moi et l'une d'elles déclara « Franchement Madame, vous êtes une super prof !». Je leur avouais que c'était mon tout premier cours. Nous avions établi une relation de confiance qui dura tout le semestre. Quel beau baptême d'enseignante!

Cela fait désormais dix ans que j'enseigne.

Il y eu au début des moments de solitude dans mes enseignements dirigés en licence. Je me retournais face au tableau, triste du manque d'intérêt des étudiants. Mais il fallait se retourner et reprendre, sans montrer son désarroi, sa lassitude, voire son exaspération à être là alors que j'aurais pu être en train de faire de la recherche. Il y eut toute ma douleur à n'être considérée presque que comme une étudiante par les responsables des enseignements de médecine en PACES. Il a fallu batailler pour me faire une place et remplir mon temps de service. Il y eut ces séances de travaux dirigés (TDs) matinales, huit à la chaîne par semaine, à répéter les mêmes corrections, à effacer quinze fois le tableau par séance, à courir pour donner toutes les réponses dans un temps record sans pause pendant quatre heures chaque matin, et sans autorisation de projeter les corrections. Toute ma peine à faire ses TDs dans des salles surchauffées à Bichat, surplombant le périphérique, avec l'impossibilité d'ouvrir les fenêtres. Une fois j'ai mesuré la température de la salle : 29°C en plein hiver. Une fournaise pour enseigner. Une asphyxie de la voix. Des tartines de miel tous les matins. Des jambes lourdes et des pieds ne pouvant plus toucher le sol en rentrant le soir. Des bains de pieds.

Il y eut aussi des grands moments de joie avec les étudiants de première année de médecine, par contraste très motivés, enclins à apprendre et à comprendre pour peu qu'on arrive à trouver du temps pour leur expliquer et pas seulement pour les faire bachoter. Il y eut la confiance de quelques nouveaux chargés de TDs demandant à assister aux miens pour se préparer aux leurs. Il y a environ cinq ans, deux jumelles suivaient mes TDs en médecine. Elles ont redoublé. J'espérais que les deux réussissent le concours ensemble. Quand elles m'ont vue arrivée dans le couloir leur seconde année de PACES et qu'elles ont vu que j'étais de nouveau leur chargée de TD, l'une d'elles m'a dit « On priait pour que ce soit vous ». Ce fut mon deuxième plus beau cadeau d'enseignante. Il y eut aussi les bras ouverts de mes collègues du magistère européen de génétique qui m'ont offert et m'offrent encore ma plus belle aventure d'enseignante dans un contexte privilégié avec des étudiants triés sur le volet. Avec Sandrine Caburet et Pierre Poulain en particulier, nous formons une équipe très soudée, désireuse de dépoussiérer les enseignements et de transformer nos approches pédagogiques. Il y a bien
évidemment les formations de SAPIENS, qui au début m'ont désarçonnée. Après la première séance
lors d'une journée de pré-rentrée, j'étais très sceptique. Je pensais que nous aurions reçu le parfait
manuel pratique de l'enseignant. J'ai pourtant poursuivi, remotivée par le learning-scape de SAPIENS,
et j'ai découvert que le manuel du parfait enseignant était en mon for intérieur. SAPIENS était en fait
là pour nous guider dans une démarche réflexive, afin de développer les méthodes qui nous
conviennent et les plus adaptées à nos étudiants.

Enfin, il y a eu aussi mes déconvenues en recherche. La lenteur de mes projets, l'isolement scientifique dans un laboratoire éloigné d'un centre de recherche. Et mon travail de membre de commission scientifique à l'INSERM. Je me suis retrouvée de l'autre côté du miroir, à évaluer des candidats au poste de chargé de recherche. Cela me fit très mal la première année. Et puis, j'ai compris que les jeunes recrutés présentaient finalement un projet exceptionnel et quasiment jamais réalisable avec les moyens français. Lors des évaluations de parcours, beaucoup m'ont fait part de leur isolement, de leur désillusion face aux lenteurs françaises, de leur incapacité à mener le projet qu'ils avaient présenté, de leur impossibilité à recruter de bons étudiants. Ce fut un déclic. Je ne les enviais plus. J'avais embrassé un métier bien plus gratifiant et plus directement ouvert sur le monde. L'enseignement me désenclave de l'ascèse imposée par la recherche. Il me propulse dans une dynamique renouvelée chaque année, face aux attentes des étudiants. Il me permet aussi de tisser des liens avec mes pairs. Je ne suis plus seule.

Aujourd'hui mon regard bien a changé sur ce beau métier. Une profonde mutation s'est opérée en moi. Désormais, le métier d'enseignant-chercheur me semble être la voie pour une carrière académique épanouie, au point que j'aimerais que tous les chargés de recherche deviennent enseignants-chercheurs, et ne se contentent pas de quelques rares séminaires en M2 pompeusement nommés « heures de cours ». Et je m'attelle à présent à ce mémoire CertifiENS bien avant de rédiger mon habilitation à diriger des recherches.

Oui, mon regard a bien changé sur ce beau métier. Voici comment, lors d'une séance de travail réflexif avec SAPIENS dans le cadre de ce certificat, après une séance de yoga et de méditation de la montagne, je décrivais en quelques lignes ce métier d'enseignant il y a quelques mois (journée réflexive 3 juin 2020):

« Qu'est-ce que l'enseignement pour moi aujourd'hui ?

Enseigner c'est avant tout transmettre. Comme dans un massif montagneux, l'enseignant représente un repère pour les étudiants, les menant à travers des étapes vers un point d'horizon à atteindre. Quels que soient les tempêtes et les orages, l'enseignant connait les chemins vers les sommets grâce aussi à sa connaissance profonde de la géologie du terrain, il aide à surmonter les obstacles, il donne les clés pour se dépasser, se projeter dans l'avenir et découvrir un nouveau monde.

La recherche reste à mon avis viscéralement ancrée au creux de la montagne, tel un aven, une immense cathédrale avec des stalactites et stalagmites, des hauts et des bas, des merveilles de couleur résultant du mélange des minéraux, de la terre et de l'eau, un abîme par moment infiniment vaste, un peu inquiétant mais qui fait partie intégrante de cette géologie, avec des strates.

L'enseignant-chercheur a apprivoisé ce paysage, connaissant ses pièges et ses plus beaux points de vue, qu'il peut offrir aux étudiants. Il est leur guide. L'étudiant averti peut alors poursuivre son propre chemin. »
Table des matières

<table><tr><td>I. Contexte</td><td>7</td></tr><tr><td>A. Disciplines enseignées et responsabilités d'enseignements</td><td>7</td></tr><tr><td>B. Enseignements faisant l'objet de ce mémoire</td><td>7</td></tr><tr><td>1. Genèse de l'UE5 "Approches génétiques et génomiques à l'ère des données massives"</td><td>7</td></tr><tr><td>2. Contenu et objectifs de l'UE</td><td>8</td></tr><tr><td>C. Etat des lieux avant de commencer CertifiENS</td><td>9</td></tr><tr><td>1. Etat des lieux de cet enseignement</td><td>9</td></tr><tr><td>2. Etat des lieux de ma conception de l'enseignement</td><td>9</td></tr><tr><td>II. Choix de transformation de l'enseignement : vers une pédagogie active</td><td>10</td></tr><tr><td>A. Objectifs</td><td>10</td></tr><tr><td>B. Construction</td><td>12</td></tr><tr><td>1. Création et montage de l'UE</td><td>12</td></tr><tr><td>2. Premières implémentations des pratiques réflexives présentées lors des formations pédagogiques par SAPIENS</td><td>15</td></tr><tr><td>3. Développement de PLASMA</td><td>19</td></tr><tr><td>4. Accompagnement personnalisé</td><td>21</td></tr><tr><td>C. Mise en pratique</td><td>23</td></tr><tr><td>1. Avant les cours</td><td>23</td></tr><tr><td>2. Pendant les cours</td><td>23</td></tr><tr><td>3. Après les cours</td><td>25</td></tr><tr><td>4. En parallèle : adaptation au contexte</td><td>25</td></tr><tr><td>III. Résultats : Bilan des transformations apportées</td><td>26</td></tr><tr><td>A. Du point de vue des étudiants</td><td>26</td></tr><tr><td>B. De mon point de vue</td><td>28</td></tr><tr><td>C. Du point de vue de mes collègues</td><td>29</td></tr><tr><td>IV. Perspectives</td><td>31</td></tr><tr><td>A. Pistes de modifications</td><td>31</td></tr><tr><td>B. Nouveaux questionnements sur cet enseignement</td><td>33</td></tr><tr><td>C. Leçons à retenir pour d'autres enseignements</td><td>33</td></tr><tr><td>D. Valoriser l'enseignement et la pédagogie</td><td>36</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>36</td></tr><tr><td>Références</td><td>37</td></tr><tr><td>Annexes</td><td>38</td></tr></table>
# I. Contexte

## A. Disciplines enseignées et responsabilités d'enseignements

J'ai enseigné et j'enseigne à tous les niveaux universitaires, de la 1ère année universitaire (PACES/PASS) au master 2 (M2), et en formation continue (DU) au sein de l'Université Paris Diderot et désormais d'Université de Paris (UP). Les disciplines sont la génétique humaine, la génomique, la bioinformatique et les biostatistiques. Les filières concernées sont celles de Médecine (PACES/PASS, L2, L3, Parcours Initiation recherche en génétique) et de Santé Publique (M1) de l'UFR de Médecine, ainsi que dans les filières de Génétique (L3, M1 et M2), de Biologie-Informatique (M1, M2) et de Biologie Cellulaire et Physiologie (L3, M1) de l'UFR Sciences du Vivant (SDV). Depuis 2019, j'enseigne également dans une formation continue : le DU de Bioinformatique Intégrative (DU Bii) co-porté par l'Institut Français de Bioinformatique.

Au fil des années, j'ai acquis des responsabilités d'Unités d'Enseignement (UE). J'ai mis en place des parcours pédagogiques numériques à l'aide d'outils TICE comme des parcours pédagogiques sur didel puis MOODLE, favorisant l'hybridation des enseignement. Je suis notamment responsable sur la plateforme MOODLE du nouveau Parcours d'Initiation Recherche en génétique de l'UFR de Médecine (UP). J'ai aussi mis en place de nouveaux enseignements notamment dans le domaine de la bioinformatique et de la génomique avec les 1ers enseignements de données de séquences massives dès 2011 avec mon ancienne collègue Gaëlle Lelandais.

Le Magistère Européen de Génétique (MEG) a obtenu le label Investissement d'Avenir pour l'Ecole Universitaire de Recherche G.E.N.E (Génétique et Epigénétique Nouvelle Ecole) en 2017. Dans cette formation, je suis responsable d'enseignements de génétique humaine et de bioinformatique et je fus membre du comité de pilotage pour la maquette 2019 des enseignements de bioanalyse. Depuis la rentrée 2019, je co-dirige avec le Pr Alain Zider une nouvelle UE obligatoire de 4 ECTS sur les bioanalyses à l'ère des données biologiques massives (UE5).

Afin d'assurer l'enseignement de bioinformatique au sein de cette UE, avec deux autres collègues MCF dans l'UFR de Sciences du Vivant, je suis co-porteur et responsable administratif d'un projet de Plateforme d'eLearning pour l'Analyse des Données Scientifiques MAssives (PLASMA), lauréat d'un financement régional dans le cadre des Trophées franciliens de l'innovation numérique dans le supérieur 2018. Ce projet a aussi obtenu un co-financement de l'IDEX en octobre 2019 et le soutien financier du DU omique (Université de Paris) et de l'EUR G.E.N.E.

## B. Enseignements faisant l'objet de ce mémoire

### 1. Genèse de l'UE5 "Approches génétiques et génomiques à l'ère des données massives"

J'ai choisi de présenter ce certificat de pédagogie sur l'UE5 "Approches génétiques et génomiques à l'ère des données massives" du M1 du Magistère Européen de Génétique (MEG) à l'UFR SDV d'UP.

Le MEG a été créé il y a plus 36 ans. C'est une formation sélective comprenant trois années : L3, M1 et M2 (www.magisteregenet.univ-paris-diderot.fr/). Une quarantaine d'étudiants sont sélectionnés par promotion et suivent la totalité du cursus. Ils obtiennent un double diplôme du magistère et de master en génétique. En M1, une petite dizaine d'étudiants provenant d'une autre L3 peuvent rejoindre le M1 sans être magistérien. Le M2 a un enseignement modulaire à la carte offert à tous les étudiants du M1 ainsi qu'à 25-30 étudiants provenant de pays Européens (cursus binational avec l'Italie, double-diplôme avec les université de Rome La Sapienza, Milan Bicocca, Padoue et Trieste) ou du Royaume-Uni, et une trentaine d'étudiants de médecine ayant préalablement suivi un parcours d'initiation à la recherche (PIR) leur donnant un équivalent M1. Les années de L3 et M1 sont marquées par stage à l'étranger (Europe en L3, Etats-Unis en M1). En M2, un module Erasmus d'une semaine est proposé
dans les universités européennes partenaires (Rome, Milan, Florence, Padoue, Trieste, Barcelone, Athènes), en plus d'un stage de 6 mois en France dans un laboratoire de recherche. Les débouchés de cette formation sont dans la recherche et l'enseignement académique (46%), la recherche dans le privé (13%), ou des emplois hors recherche tels que marketing, consultation, audit, communication scientifique, édition, informatique, conseil en génétique.

L'UE5 du M1 du MEG est une UE un peu particulière qui résulte de la fusion lors de la nouvelle maquette (rentrée 2019) de deux anciennes UEs:

- la moitié d'une UE de méthodologie expérimentale axée sur les grandes méthodes de biologie moléculaire, dirigée par Alain Zider, désormais doyen de la faculté des Sciences d'UP

- une UE optionnelle de bioinformatique dans laquelle j'enseignais depuis 2013 et dont j'avais repris la responsabilité depuis la rentrée 2016.

Avec Alain Zider, je suis co-responsable de l'ensemble de l'UE. Je reste responsable de la totalité de la seconde partie dédiée à la bioinformatique, elle-même découpée en deux sous-parties correspondant à deux langages de programmation: Unix et R. J'anime en particulier la majorité des enseignements de la partie R (5 séances de TP de 2h en demi-groupes).

Cette UE de bioinformatique est une UE emblématique de mes enseignements. A visée profondément pratique avec la volonté d'un apprentissage par projet, ses applications couvrent les principaux champs disciplinaires de mes enseignements : la génétique, la génomique et les biostatistiques. Ainsi, la transformation pédagogique de cette UE pourrait avoir des retombées sur mes autres enseignements. De plus, la récente création de cette UE résulte d'une réflexion de l'équipe pédagogique du MEG sur la bioanalyse avec une volonté de proposer aux étudiants les bases « métier » nécessaires pour analyser en autonomie les données qu'ils pourraient être amenés à générer dans les laboratoires de recherche. Je dispose dans ce contexte d'une marge de manœuvre non négligeable pour mettre en œuvre des transformations pédagogiques.

## 2. Contenu et objectifs de l'UE

Cette UE compte pour 4 ECTS au 1er semestre de l'année universitaire. Elle comprend pour la partie « méthodologie » 7 cours magistraux (14h) et 2 séances de TD (4h). Pour la partie bioinformatique, elle est constituée de 13 séances de TP de 2h (26h), 6 pour la partie Unix, et 7 pour la partie R. Le volume horaire par étudiant en présentiel prévu est donc de 44h auxquelles s'ajoutent également 44h en travail personnel (Annexe 1 : emploi du temps de l'UE de l'année 2020-2021).

Cette UE n'a pas pour finalité de former des bioinformaticiens mais de les initier à la bioanalyse afin de leur permettre d'analyser le plus possible leurs propres données et surtout d'interagir avec les bioinformaticiens dans les laboratoires ou plateformes qui analyseraient leurs données. La fiche actualisée en janvier 2021 de l'UE pour la maquette du magistère est fournie en Annexe 2. Le syllabus de cette UE est en ligne sur la page d'accueil du cours sur MOODLE (https://moodle.u-paris.fr/course/view.php?id=5280) et joint en Annexe 3. Les objectifs de l'UE y sont ainsi énoncés :

- « L'objectif de cet enseignement est d'intégrer les approches de génétique, génomique et biologie moléculaire, à l'analyse des données biologiques massives.

Les méthodes biologiques abordées incluront notamment la transgenèse et le clonage insertionnel, les analyses clonales et de surexpression, la mise en évidence d'interactions protéiques par des méthodes biochimiques et génétiques, les cribles basés sur des interactions protéiques, les outils de modification du génome (CRISPR) et enfin leur utilisation dans des approches génomiques à haut-débit.

Ces techniques expérimentales génèrent aujourd'hui des données en grand nombre, nécessitant des outils informatiques pour leur traitement, leur analyse, leur représentation et leur interprétation. Il existe des outils en ligne comme Galaxy adaptés à des analyses "standard" mais qui sont très vite limités quand il s'agit d'analyser les résultats plus en détail ou de traiter de très nombreux échantillons, ou encore d'enchaîner des traitements complexes (notion de workflow d'analyse). Nous proposons dans cet enseignement une initiation au travail sous Unix et à la programmation en utilisant le Bash et le langage R, lequel est très adapté à la représentation graphique de données et à leur analyse statistique.
L'étudiant sera ainsi mieux armé pour faire face à la diversité et à la quantité des données expérimentales générées par ces approches et à leur analyse de manière indépendante, raisonnée et reproductible. »

Les objectifs d'apprentissage sont décrits de façon plus détaillée dans la section "compétences visées" et dans le paragraphe II.B.2 de ce mémoire.

# C. Etat des lieux avant de commencer CertifiENS

## 1. Etat des lieux de cet enseignement

Au moment de m'engager dans ce parcours CertifiENS, l'UE5 a un an d'existence. Il m'a semblé pertinent de tout mettre à plat en dressant un premier état des lieux avant la transformation.

<table><caption>**Tableau 1.** SWOT de l'enseignement de bioinformatique dans le contexte du magistère depuis la nouvelle maquette (rentrée 2019)</caption><thead><tr><th>Forces - Strengths</th><th>Opportunités - Opportunities</th></tr></thead><tbody><tr><td><ul><li>Importance croissante de la bioanalyse dans la biologie moderne</li><li>Enseignement devenant obligatoire</li><li>Petits effectifs</li><li>Etudiants sélectionnés donc très motivés</li><li>Equipe enseignante soudée</li></ul></td><td><ul><li>Développement de la plateforme PLASMA</li><li>Interaction possible avec l'UE1 « Génomique et génétique humaine »</li><li>Soutien de l'EUR G.E.N.E</li></ul></td></tr><tr><th>Faiblesses - Weaknesses</th><th>Menaces -Threats</th></tr><tr><td><ul><li>Hétérogénéité des étudiants (provenance, niveau initial en bioinformatique, intérêt ou défiance vis-à-vis de la bioinformatique)</li><li>Hétérogénéité et déséquilibre du contenu de l'UE avec deux entités ayant peu de rapport : une partie de méthodologie expérimentale complètement dissociée de la partie bioinformatique</li></ul></td><td><ul><li>Temps réduit du semestre : les cours se terminent mi-novembre</li><li>Enseignement isolé dans le temps : pas d'exposition préalable de la plupart des étudiants à la bioinformatique : impossible de s'appuyer sur des acquis ; pas ou peu de rappels les années suivantes</li><li>Surcharge des étudiants au cours du semestre pour les enseignements et pour des tâches administratives pour la préparation de leurs stages de M1 aux Etats-Unis</li><li>COVID-19 : surcroît de travail (étudiants et enseignants), précarité digitale, précarité sociale</li></ul></td></tr></tbody></table>

Cette UE peut s'appuyer sur des forces intrinsèques à la discipline et au MEG (Tableau 1). Si son lancement bénéficie notamment du statut d'UE obligatoire, sa genèse a abouti à un format « schizophrène » avec deux entités distinctes qui en fait son talon d'Achille principal. Son unicité dans le temps, déconnectée de la L3, conjuguée à son existence dans une période très courte et très intense en charge de travail pour les étudiants menace la réalisation des objectifs pédagogiques. En revanche, le développement de la plateforme PLASMA est une opportunité évidente de rendre cette UE attractive et accessible à l'ensemble des étudiants malgré sa complexité.

## 2. Etat des lieux de ma conception de l'enseignement

Au 16/07/2019, j'ai répondu au questionnaire de Trigwell et Prosser (2004) pour évaluer mon positionnement entre un enseignement transmissif centré sur l'enseignant et un enseignement centré sur l'apprenant (Figure 1). Avec un score de 1 sur le continuum, je me situis à mi-chemin des deux approches.
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

**Figure 1.** Positionnement de mon approche de l'enseignement universitaire sur l'échelle de Trigwell et Prosser (2004) avant d'entamer CertifiENS. Le questionnaire de Trigwell et Prosser comporte 16 questions auxquelles les réponses attribuées prennent les valeurs du gradient 1 à 5 selon que les affirmations sont rarement ou toujours vraies. Les questions sont divisées en deux groupes orientant vers les extrémités opposées du continuum. Le score final est obtenu en soustrayant les sommes cumulées de chaque groupe de questions et peut varier entre -32 et +32. J'ai obtenu un score de 1.

Cette position équilibrée, favorisant les interactions entre enseignants et étudiants, correspondait bien à ma conception du métier d'enseignant. Dans le cadre de ce certificat, je souhaite saisir l'opportunité de cette nouvelle UE pour me plonger dans une pratique réflexive plus régulière de mon enseignement (Rege-Colet et Berthiaume, 2015). Les différentes formations pédagogiques de SAPIENS m'ont ouvert les yeux à bien des égards sur les besoins des étudiants pendant les séances de cours et en dehors. J'ai pris conscience de la nécessite de les rendre plus actifs encore de leur apprentissage. C'est donc dans cette voie que je m'engage.

## II. Choix de transformation de l'enseignement : vers une pédagogie active

### A. Objectifs

Il m'est difficile en quelques lignes de cerner les objectifs de cette transformation pédagogique. Parmi les principaux défis de l'enseignement dans l'UE5, voici ci-dessous ceux que j'identifie en priorité. Tous vont dans le sens d'améliorer mon enseignement, ce qui se traduit avant tout du point de vue de l'étudiant par l'acquisition efficace de savoirs et de compétences et par un intérêt persistant vers la matière enseignée tel qu'a pu l'écrire Robert F. Mager : « Quel est mon but ? Empêcher la fuite et plutôt favoriser chez l'étudiant « une tendance à l'approche » envers l'objet de son étude – tendance qu'il conservera une fois l'apprentissage terminé. » (Mager, 1969).

❖ Défis pédagogiques:

1) Relier les deux parties de l'UE : méthodologie et bioinformatique

Ce défi me semble d'emblée le plus difficile à relever. Je n'ai pas choisi ce format d'UE avec deux composantes distinctes, la méthodologie et la bioinformatique. Déjà, le terme « méthodologie » est très vague car on pourrait envisager de la méthodologie en bioinformatique. Dans le contexte de cette UE, ce terme se rapporte à des méthodes de biologie moléculaire axées essentiellement sur les protéines et leurs interactions. Les méthodes princeps historiques à petit échelle sont rappelées sans que leur transition vers la génération de données massives, pourtant indiquée dans l'intitulé de l'UE, ne soit abordée. Les étudiants découvrent donc juste des expériences moléculaires, certes parfois très inventives, visant à caractériser des protéines et leurs interactions de manière ciblée. En revanche, la partie « bioinformatique » présente les méthodes pratiques pour analyser des données non ciblées massives. Il me paraît quasiment impossible de relier les deux. Je n'avais cependant pas d'autre choix que de m'accommoder de la composante « méthodologie » si je voulais proposer un enseignement de bioinformatique aux étudiants. Bien qu'il y ait eu un groupe de travail sur la bioanalyse dans l'optique de création des maquettes, aucun autre créneau n'avait pu être libéré dans la maquette du M1 du MEG. C'était un compromis à accepter. Je pourrais considérer que cette UE est définitivement bicéphale et que les étudiants étudient soit un aspect soit l'autre. Je souhaite malgré tout essayer de donner du liant à ces deux parties distinctes, ne serait-ce que par cohérence vis-à-vis des étudiants.
## 2) Rendre accessible à tous les étudiants l'enseignement de bioinformatique devenu obligatoire

Le second défi consiste à passer en obligatoire un enseignement de bioinformatique qui était optionnel auparavant et qui ne plaît pas forcément à tous les étudiants, certains étant même allergiques à cette matière. Ceci implique de s'adapter au niveau de chacun et faire du deuil de contenu afin de garder les étudiants les plus en difficulté motivés, tout en continuant de stimuler les plus à l'aise.

## 3) Inclure de l'hybridation et de la pédagogie active dans l'enseignement

Le 3ème défi à relever me semble le plus classique dans une démarche de transformation pédagogique. Jusqu'à présent, j'avais expérimenté un peu d'enseignement asynchrone essentiellement dans une optique d'acquisition de connaissances par l'exploration de données et de leurs sources, essentiellement des bases de données ou des références bibliographiques. J'avais essayé de proposer des enseignements pratiques de type « projet ». J'avais fait une tentative de classe inversée en TD. En cours magistral j'avais enfin essayé d'introduire quelques quizz pour casser l'inattention et vérifier collectivement ce qui était acquis. Il était temps que je m'intéresse à la manière dont les étudiants acquièrent réellement des connaissances, les consolident dans la durée, les enrichissent et les mobilisent en prônant un apprentissage plus actif. C'est le cœur de ma motivation à suivre ce certificat de pédagogie.

## 4) Connecter cette UE aux autres enseignements du parcours des étudiants

Avec ma collègue Sandrine Caburet, responsable de l'UE1 « Génomique fonctionnelle et génétique humaine » du M1 du MEG, nous souhaitons que les étudiants travaillent sur les mêmes données dans nos deux UEs respectives. L'UE5 se focalise sur la manipulation, l'exploration et l'analyse des données, tandis que l'UE1 a vocation à abolir la technique mais à se concentrer sur l'origine des données et l'interprétation des analyses effectuées dans l'UE5 pour donner un sens biologique aux résultats. Le défi que représente cette connexion entre nos deux UEs est un défi de référencement qui requiert une coordination impeccable en dépit de nos emplois du temps chargés et d'une improvisation inévitable face aux obstacles rencontrés dans chaque UE.

## 5) Adapter l'enseignement à la charge de travail des étudiants

L'UE5 et l'UE1 couvrent un large spectre de connaissances théoriques et de méthodes pratiques. Le calendrier de l'enseignement au M1 du MEG est très contraint sur seulement 10 semaines au 1er semestre. Il est difficile d'anticiper la charge de travail dans les autres UEs plus descendantes dans leur format. Il est nécessaire de coordonner les travaux rendus et notés par rapport aux autres UEs tout en en étant progressif dans l'apprentissage et en dosant la difficulté du travail personnel demandé. Le grand défi est donc de prédire le travail personnel en synchrone et asynchrone qui sera nécessaire aux étudiants pour l'UE5, tout en restant équilibré par rapport aux autres UEs dans le respect du nombre d'ECTS, et sans compromettre les objectifs pédagogiques souhaités à la création de l'UE.

## 6) Aligner pédagogiquement l'évaluation des étudiants

L'évaluation de la partie bioinformatique de l'UE5 en contrôle continu intégral. Ceci impose un retour aux étudiants nécessaire mais difficilement personnalisable dans le temps de l'UE. Il faut donc trouver une manière d'aider les étudiants à apprendre de leurs erreurs et à progresser de manière efficace. La discipline en elle-même est aussi difficile à corriger : une erreur de syntaxe dans le code et il ne tourne plus. Il est donc indispensable : (i) de clairement définir les objectifs des travaux, qu'ils soient évalués ou non ; (ii) de veiller à l'alignement pédagogique des travaux évalués au regard des apprentissages non évalués ; (iii) de prévoir en amont les grilles critériées d'évaluation encourageantes. Or il existe de multiples façons de coder une même analyse de données. Il est donc difficile d'anticiper des erreurs que les étudiants pourraient commettre et la grille critériée pourrait être inadaptée.

### ❖ Défi technologique:

A ces six défis pédagogiques, s'ajoute un 7ème avec la mise en place pour ces enseignements de bioinformatique pour la rentrée 2020 de PLASMA, une plateforme d'enseignement de données
massives en biologie. Je monte cette plateforme avec Pierre Poulain, qui co-enseigne la bioinformatique dans l'UE5, et avec Sandrine Caburet, responsable de l'UE1 avec laquelle les données de l'UE5 sont croisées.

❖ Défis conjoncturels:

Deux autres défis non anticipés se sont ajoutés dans le tableau :

- gérer les enseignements dans le contexte de la crise sanitaire due à la pandémie du SARS-COV2

- gérer les difficultés administratives et numériques dues à la fusion des universités Paris Diderot et Paris Descartes pour l'Université de Paris.

B. Construction

1. Création et montage de l'UE

Dans le courant de l'année universitaire 2017-2018, une mise à plat pour les **nouvelles maquettes du MEG** été entreprise pour le quinquennat suivant. Avec 8 autres enseignants-chercheurs du magistère, j'ai participé à un **groupe de réflexion dédié aux enseignement de « bio-analyse »**, c'est-à-dire centrés sur les données biologiques que les étudiants peuvent être amenées à collecter, organiser, manipuler et représenter lors de leurs stages. Pour évaluer les besoins, nous avons élaboré deux questionnaires, l'un pour les étudiants au retour de leur stage de L3, et l'autre pour les enseignants. Nous avons interrogé les étudiants sur la nature des données auxquelles ils avaient été confrontées et sur les problèmes rencontrés (Figure 2).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 2.** Proportion des réponses des étudiants au sondage sur (A) la nature des données traitées et (B) les problèmes rencontrés lors de leurs stages de L3 (12 ont répondu au sondage).</figcaption></figure>

Nous leur avons posé aussi des questions ouvertes dont voici un verbatim :

• des problèmes rencontrés :

« - Trouver la bonne formule correspondant à la **bonne analyse des données** »

« - Difficile de trouver une **représentation correcte** quand plusieurs paramètres sont à prendre en compte dans cette représentation. »

« - **Choix de représentation correcte** à utiliser, choix des logiciels, gestions de beaucoup de données »

« - Besoin d'un petit script ad-hoc pour l'analyse de séquences mais **manque de connaissances en programmation** en Python et finalement de temps. »

• des enseignements qui leur avaient manqué:

« - Comment **partir de données, faire les moyennes, ratio et barres d'erreurs** »

« - Cours/TP de **programmation** »

« - Comment traiter des **données qualitatives**. Comment produire des données quantifiables à partir d'observations qualitatives »

« - Il pourrait être bien d'apprendre à faire des programmes simples pour **extraire des données** dans plusieurs fichiers/dossier, **les afficher** ( dans un fichier txt par ex ) pour pouvoir les **représenter** (graphes ... ) »
Ainsi il se dégageait bien que les étudiants avaient de grosses difficultés à manipuler les données (besoin de programmation) et à les traiter correctement (extraction, représentation, analyse statistique). Les enseignants ont peu répondu (n=3) mais, lors de la réunion de restitution des groupes, étaient favorables à une UE dédiée et à intégrer de la bioanalyse dans les différentes UEs.

⇒ C'est donc face à ce constat que nous avons proposé l'UE5 « **Approches génétiques et génomiques à l'ère des données massives** » avec des ponts dans l'UE1 pour le M1, aucune marge de manœuvre n'étant possible en L3. Un enseignement sur projet a été décidé avec une analyse complète de données réelles vues sur le plan méthodologique en UE5 et leur interprétation biologique dans l'UE1 (Figure 3). Deux contraintes nous été imposées : inclure de l'anglais dans l'enseignement ce qui était envisageable car les outils bioinformatiques sont en anglais, et le couplage moins évident avec une partie de méthodologie de génétique moléculaire.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 3.** Illustrations humoristiques du contenu de l'UE : (A) analyser l'ADN et (B) se situer à l'interface entre l'informatique et le biologiste à la paillasse. Ces cartoons sont intégrés à la présentation de l'UE lors de la réunion de rentrée des étudiants.</figcaption></figure>

Pour peaufiner le contenu de l'UE, nous avons également mené **une Evaluation des Enseignements par les Etudiants (EEE)** au moyen d'une enquête sur MOODLE auprès des étudiants du M1 ayant suivi l'UE optionnelle de bioinformatique afin d'avoir des pistes d'amélioration lors du passage de cette option en tronc commun au sein de l'UE5. Ce questionnaire comportait 8 sections (Annexe 4):

1. Informations basiques sur l'environnement de travail

2. Qualité globale de l'enseignement :

3. Objectifs et contenu de l'enseignement

4. Temps de travail difficulté

5. Vous et la bioinformatique

6. Evaluations

7. Utilisation des connaissances acquises

8. Pistes pour améliorer l'enseignement

Les étudiants ont été très reconnaissants de cette EEE, la seule du M1 cette année-là, comme dans cet extrait de commentaires libres à la fin :

« Vous permettez a cette UE d'être l'une des meilleurs du magistère. J'utiliserai ce dernier espace de communication pour vous remercier. L'option de bioinfo est de très loin la meilleure de toutes en terme de notions abordées et de qualité d'enseignement. Elle s'intègre parfaitement dans l'écosystème Génomique/Génétique Humaine, c'était très bien joué de faire se parler ces options! La charge de travail est importante mais je ne vois vraiment pas comment la diminuer sans altérer l'enseignement qui repose en grande partie sur les projets à réaliser seuls. Evidemment un étudiant proteste par définition contre une charge de travail élevée et il y encore des choses à optimiser dans les projets, mais s'il vous plait ne cédez pas et maintenez un enseignement légèrement exigeant car c'est précisément ce qui fait de cette option une option qui nous fait réellement progresser. Vous êtes tout les deux d'excellent pédagogues, c'est un réel plaisir d'aller en cours avec vous. Le fait que vous
proposez des vidéo en complément du cours classique montre votre passion pour l'enseignement qui est évidente et très appréciée! [...] Vous êtes les seuls à proposer un questionnaire comme celui là et à vouloir encore améliorer un cours déjà excellent. Pour toutes ces raisons je vous remercie pour le travail fourni ça n'a pas du être évident mais je vous rassure : ça valait la peine. Continuez à être de super profs! »

Les principales leçons à retenir de ce cette EEE indiquent que si les étudiants étaient globalement très satisfaits par l'UE optionnelle (76% jugeant la qualité globale très bonne ou excellente), plusieurs marges de progression existaient selon les étudiants:

- **dans la qualité du matériel pédagogique** : qu'aucun ne juge excellente, 62% la jugeant très bonne, 12% bonne et même 25% seulement correcte. L'enseignement Unix dispensé par Pierre Poulain a été le plus apprécié. Par contraste, l'enseignement de R que je dispense a été moins aimé même si la partie de visualisation des données en R a davantage plu. Les étudiants ont néanmoins bien ressenti la complémentarité des deux langages de programmation. A la suggestion d'inclure des vidéos à visionner en amont des cours pour libérer du temps en classe, ils sont enthousiastes et favorables sauf un étudiant qui n'aime pas ce format, et dans une limite de nombre et de durée (Figure 4).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 4.** Réponses des étudiants (n=7/20) de l'option de bioinformatique à la question du nombre et de durée des vidéos qu'ils seraient prêts à regarder en amont des cours.</figcaption></figure>

- **dans la définition des objectifs pédagogiques** : si 50% jugeaient les enseignements conformes à leurs attentes à 4 sur une échelle de 0 à 4, 13% la jugeait seulement à 1. Malgré tout, sur une échelle de 1 à 5, ils estiment en moyenne avoir progressé de 1.9 points en Unix et de 1.5 en R grâce à l'UE.

- **dans le rythme des enseignements et l'alignement pédagogique** : ils ont unanimement regretté un manque de temps consacré à la pratique, surtout en R, et de ce fait une certaine difficulté à réaliser le projet en R reflétée par le temps qu'ils y ont consacré.

- **dans la motivation des étudiants**: l'effort de travail personnel asynchrone a été jugé conséquent (en moyenne de 11h [5-20] et 28 [20-50] pour les projets Unix et R) avec un facteur moyen de 2.5 [1.5-4] par rapport aux autres UEs du magistère et la difficulté a été jugée comme étant présente mais faisable avec de gros efforts pour 62% d'entre eux, tout en étant 76% à reconnaître que cette difficulté était nécessaire pour atteindre un minimum de compétences.

- **dans l'évaluation formative** : ils ont reproché l'absence de retour global ou personnalisé sur leurs notes. Ils ont été déçus par une contrainte institutionnelle qui a linéarisé les notes des différentes UE optionnelles au sein du magistère, ayant abouti à une perte de près de 2 points sur la note initialement donnée, malgré un travail qu'ils ont jugé plus important. Ceci peut expliquer que 25% d'entre eux auraient même souhaité un examen terminal moins exigeant en temps de travail personnel.

Enfin, en perspective d'une UE obligatoire dans le tronc commun, il est intéressant de souligner qu'ils estimaient à 34h en moyenne [20-60] le volume horaire de cours dans leur cursus à l'apprentissage
des bases de bioinformatique au lieu des 20h de leur option. Le planning de l'UE5 a été construit pour prévoir 26h de bioinformatique en synchrone, soit légèrement en deçà (planning de l'UE, Annexe 1).

J'ai tenté de construire l'UE5 à la rentrée de septembre 2019 en prenant en compte du mieux possible leurs remarques bien fondées en m'appuyant sur deux piliers :

- une pratique réflexive telle que j'ai commencé de l'apprendre dans les formations SAPIENS

- le montage de la plateforme d'enseignement de bioinformatique PLASMA

## 2. Premières implémentations des pratiques réflexives présentées lors des formations pédagogiques par SAPIENS

Stimulée par ma participation au learning scape de SAPIENS le 23/03/2017 avec une équipe d'enseignants-chercheurs du MEG, motivée par la conception de l'enseignement pour l'UE5, et encouragée par mon collègue Pierre Poulain qui m'a précédée dans ce parcours CertifiENS, j'ai suivi les formations pédagogiques proposées par SAPIENS au second semestre de l'année 2018-2019. J'ai commencé à implémenter progressivement les méthodes proposées, en particulier pour l'UE5 avec 5 premiers aspects que je détaille ci-après :

1. définition des objectifs pédagogiques

2. rédaction d'un syllabus

3. motivation des étudiants

4. activités

5. évaluation des enseignements par les étudiants

### ❖ Objectifs cognitifs

Les objectifs visés d'apprentissage sont énoncés dans la fiche de la maquette de l'UE et dans le syllabus (Annexes 2 et 3). Je me suis attachée à identifier les verbes d'action proposés par Nadeau (1988) en association avec les niveaux d'acquisition des compétences selon la taxonomie de Bloom (1956) révisée par Anderson et Krathwohl (2001) grâce à un code couleur dans la Figure 5 ci-dessous.

A

- Identifier, comprendre et maitriser* les concepts fondamentaux de la génétique, biologie moléculaire et génomique dans les problématiques de la biologie moderne

- Identifier, choisir** et appliquer une combinaison d'outils expérimentaux et analytiques adaptés aux problématiques des sciences du vivant

- Mobiliser* les concepts et les outils des mathématiques et de l'informatique dans le cadre des problématiques des sciences du vivant

- Utiliser des logiciels d'acquisition et d'analyse de données avec un esprit critique

- Conduire*** de manière autonome les différentes étapes d'une démarche expérimentale et analytique sur des exemples concrets

- Explorer* en masse des fichiers selon les bonnes pratiques de stockage d'informations numériques en biologie

- Analyser, représenter et interpréter les données expérimentales

- Manier* l'anglais écrit et oral dans un contexte scientifique

B

Créer

Evaluer

Analyser

Appliquer

Comprendre

Mémoriser

**Figure 5. (A)** Objectifs d'apprentissage de l'UE et verbes d'action encadrés par un rectangle plein de couleur correspondant aux différents niveaux de la taxonomie révisée de Bloom (B). *Ces verbes ne sont pas listés parmi les verbes d'action identifiés par Nadeau (1988) mais correspondent selon moi à différents niveaux de la taxonomie. **Le verbe d'action correspond à plusieurs niveaux de la taxonomie. *** "conduire", non listé dans Nadau (1988), semble adapté aux niveaux "appliquer" à "créer" car "différentes étapes" d'une démarche "analytique" sont mises en complément d'objet direct. Les rectangles vides aux contours colorés entourent des noms de la même famille que des verbes d'action listés par Nadau (1988).

**Sont-ils SMART**, c'est-à-dire spécifiques, mesurables, atteignables/acceptables, réalistes et temporellement définis ? Avant de m'engager dans cette transformation pédagogique, je me concentrai sur la spécificité avec des consignes claires et ne portant que sur des connaissances déjà
acquises. Concernant le dernier aspect, j'essayai de situer mes séances d'enseignements dans le temps de l'UE et j'indiquais un calendrier des échéances. Dans la partie II.C.2 « mise en pratique » de ce mémoire, je vais détailler comment j'ai porté une attention plus soutenue à ces deux points et comment je me suis attachée à prendre enfin en compte les autres aspects "SMART".

❖ **Syllabus**

La première fois que j'ai entendu le terme "syllabus", c'était par un collègue avec lequel je devais animer un enseignement d'une semaine en génomique au master de bioinformatique. Mais le syllabus créé ne contenait que le descriptif des notions abordées sans autre section ni le moindre objectif. J'ignorais donc totalement quel devait être le contenu d'un syllabus et son utilité jusqu'aux formations SAPIENS. Pour la création de l'UE, j'ai rédigé mon 1er syllabus qui contenait les sections suivantes : identifiant de l'UE avec le nombre d'ECTS et le volume horaire, présentation pratique avec les contacts des enseignants et les forums, calendrier, contenu des enseignements et apprentissages visés, modalités de contrôle des connaissances.

Dans le courant de cet accompagnement CertifiENS, je l'ai fait évoluer avec une seconde version plus complète incluant en plus des liens pratiques et le règlement (bonne conduite, plagiat, charte d'utilisation de la plateforme PLASMA, absentéisme, précisions sur les travaux rendus qui ne seraient pas évalués si hors délai ou en binôme dans le cas de travaux en solo puisqu'un cas s'était produit l'année passée). Plutôt que de fournir un document indépendant, je l'ai directement mis sur la page d'accueil MOODLE de l'UE afin qu'il soit aisément consultable à tout moment par les étudiants. Cette seconde version du syllabus a été mise en ligne pour la rentrée 2020-2021 (Annexe 3). Finalement, la section « liens pratiques » avec les liens vers le planning, les annonces et lien vers un espace collaboratif de travail SLACK, a été disposée au-dessus du syllabus pour apparaître en haut de n'importe quelle page du cours, chaque partie de l'UE disposant de sa propre page. A noter qu'aucune section de ressources (bibliographie ou webographie) n'est intégrée au syllabus mais qu'il en existe pour chaque page du cours. Le syllabus évoluera encore.

❖ **Motivation des étudiants:**

Lors de la formation « motiver ses étudiants » proposée par SAPIENS, j'ai pris conscience d'une **posture d'enseignante** que j'avais qui était mal adaptée face à la difficulté ou l'effort. J'ai appris que je devais arrêter de dire « c'est facile » car si quelqu'un n'y arrive pas cela le dévalorise et le démotive, provoquant l'effet inverse de celui souhaité. J'ai donc pris la résolution d'être beaucoup plus accompagnante et encourageante en portant une attention très particulière à mes paroles et à les guider étape après étape.

Motiver les étudiants passe aussi par les aider à identifier leurs compétences. J'ai donc implémenté une définition très progressive des objectifs pédagogiques ainsi que des des grilles critériées formatives qui soient encourageantes et permettent une métacognition. J'ai également encouragé mes collègues dans l'UE à en faire autant et à effectuer un retour au moins global des évaluations au fur et à mesure. Le choix d'un contrôle continu intégral pour la partie bioinformatique est aussi une motivation extrinsèque pour les étudiants.

Concernant la motivation des étudiants à accepter l'effort requis par cet enseignement, j'ai opté pour une **approche pratique réaliste** avec un projet « Fil Rouge » de type métier, tel qu'ils pourraient en mener dans leur futurs stages en laboratoire en espérant qu'ils perçoivent la valeur de l'apprentissage proposé. L'apprentissage de la bioinformatique nécessitant une pratique régulière, je fais l'analogie avec l'apprentissage d'un instrument de musique nécessitant de répéter ses gammes pour acquérir des automatismes. Ce point est d'ailleurs indiqué dans le syllabus. Le plaisir que les étudiants ont à réaliser les exercices dépend beaucoup des caractères individuels. J'essaye donc de **prendre en compte ces différences** en ajouteant des petits challenges supplémentaires pour ceux qui y ont pris goût sans surcharger les autres.

Enfin, multiplier les sources et outils d'apprentissage est aussi une option pour donner du contrôle aux étudiants. Même si c'est très chronophage à mettre en place, j'ai choisi de multiplier les supports :
diaporama, tutoriels numériques sur PLASMA, vidéos, exercices avec parfois plusieurs supports (notebooks Jupyter, notebooks en R markdown ou script pur). De même pour l'évaluation, une possibilité de refaire les QCMs chez soi est proposée à ceux qui le souhaitent. Les corrigés des exercices sont fournis quelques jours après le cours, laissant la possibilité aux étudiants de tester les exercices ou non avant et/ou après la correction, selon le rythme qui leur convient.

❖ Journal de bord :

Au cours de l'été 2019, j'ai repris mes notes de mes formations par SAPIENS et j'ai décidé de m'organiser pour tenir un journal de bord à l'issu de chaque cours de l'UE5 dès la 1ère année, afin de faire évoluer l'enseignement l'année suivante. J'ai pour cela utilisé la « Fiche d'analyse guidée de séance de cours » proposée par SAPIENS selon les 4 dimensions de Kelchtermans (2001). Comme il est toujours difficile d'organiser ses notes et de les centraliser, j'ai créé un onglet spécifique pour ce journal de bord dans le logiciel OneNote de mon ordinateur, un avantage de ce logiciel étant qu'il ne nécessite pas d'enregistrement mais permet une vraie prise de note à la volée.

❖ Bilan réflexif de la 1ère année de l'UE

La mise en place de l'UE la 1ère année n'a pas été simple en raison de contraintes institutionnelles aboutissant à un **calendrier et un rythme inadaptés**. Le co-responsable de l'UE, Alain Zider, devenant doyen de la Faculté des Sciences, a souhaité condenser tous ses cours le plus tôt possible dans le semestre. Ceci a décalé le démarrage de l'enseignement de la partie bioinformatique et notamment de la partie R d'un mois, ce qui est beaucoup sur un semestre de 10 semaines. Ce fut donc un apprentissage de R accéléré dans une période où le reste de la formation du M1 du MEG était aussi très chargée avec beaucoup d'échéances à rendre dans les autres UEs, réduisant le temps que les étudiants pouvaient dédier à R. De plus, la disponibilité limitée des salles informatiques a conduit à proposer en parallèle des cours d'Unix et de R en demi-groupes en alternance dans une même demi-journée. Les étudiants passaient ainsi d'un langage à l'autre sans transition et sans possibilité d'optimiser la complémentarité des deux approches. Ce rythme s'est révélé un échec total. J'ai fait constater ce problème aux autres intervenants de l'UE et nous avons convenu d'essayer un autre déroulé la seconde année.

Concernant les **activités préparatoires** que j'ai moi-même proposées en amont pour mes 5 séances de R, j'ai pu réaliser mes 4 premières vidéos. Idéalement je souhaitais toutes les préparer avant le 1er cours mais il m'a fallu plus de 12h pour réaliser la 1ère de 10 minutes. Je n'ai donc pu proposer que mes 2 1ères vidéos avant le 1er cours accompagnées d'un petit quizz d'autoévaluation pour les rendre attentifs. Les deux vidéos suivantes ont été proposées avant le 2nd cours, également accompagnées d'un quizz d'autoévaluation. Les étudiants les ont plébiscitées. En cette 1ère année de l'UE, ce furent mes seules activités préparatoires proposées en amont des cours aux étudiants, ce qui s'est avéré insuffisant. En effet, à la fin de la 1ère séance, ils avaient fini tous les exercices proposés. J'aurais donc pu leur proposer des activités préparatoires à la maison en amont de la deuxième séance qui s'est avérée beaucoup trop dense.

Globalement, **pendant les séances de 2h**, j'ai eu des temps magistraux trop longs, des démonstrations sur mon ordinateur très appréciées à mon grand étonnement car ils sont assez passifs pendant ces moment, des exercices ensemble à la main au tableau très interactifs et des TPs appréciés mais trop courts avec des exercices indiqués dans un formulaire au format .pdf. Pour ces TPs, je leur ai en effet laissé en moyenne seulement une demi-heure par séance, ce qui est insuffisant. Afin de suivre leur état d'avancement, je leur faisais utiliser un code avec des post-its de couleur : en vert s'ils avaient fini l'activité, en jaune s'ils avaient une question sans être bloqués et en orange s'ils étaient bloqués. Ce système m'a permis de prioriser mon aide individuelle.

A la suite des cours de cette 1ère année, et grâce à mes journaux de bord, j'ai pu identifier d'autres défauts à corriger :

- Mes séances étaient globalement trop denses. La 1ère séance de cours que j'avais le plus scénarisée s'est très bien passée, y compris la partie improvisée à la main au tableau que j'ai
décidé de garder pour le groupe suivant et l'année suivante. La scénarisation de la séance 4 était plus légère, destinée à un enseignant pouvant me remplacer car j'avais subi une intervention chirurgicale sous anesthésie générale la veille. Finalement j'ai pu assurer cette séance et me suis rendu compte que cette scénarisation moins dense en activités me permettait finir dans les temps plus facilement. Ainsi une hyper-scénarisation me fait sans doute trop me presser et je dois laisser plus de souplesse dans les scénarisations.

- J'ai aussi identifié quelles parties plus faciles pouvaient être proposées en auto-apprentissage comme les matrices. J'ai aussi vu que certaines parties ne se faisaient pas dans le bon ordre ou avec un temps trop court et il y avait des redondances. Il fallait donc que j'envisage un redécoupage de mes sessions.

- J'ai eu souvent des difficultés à évaluer si les objectifs d'apprentissage étaient atteints. J'avais effectué un petit sondage à la fin de chaque séance avec WOOCLAP sur leur ressenti et avec une mini-autoévaluation en leur demandant d'indiquer dans un nuage de mots quelles fonctions ils avaient apprises en R pendant chaque séance. Je fus surprise d'y voir certaines fonctions qui avaient pourtant été vues aux séances précédentes. Un défaut de ces quizz est que les étudiants ne pouvaient évaluer leur capacité à accomplir les objectifs pédagogiques. J'ai donc décidé d'ajouter quelques questions d'autoévaluation en début de chaque séance l'année suivante pour qu'ils suivent leur propre progression. Les deux QCMs proposés en séances 3 et 5 en revanche apportaient une auto-évaluation aux étudiants mais un feedback pour chaque item manquait pour rendre l'évaluation pleinement formative.

- Le projet Fil Rouge n'était pas bien aligné pédagogiquement avec un rendu unique à la fin de l'UE sur des questions parfois difficiles. J'ai donc décidé de découper le Fil Rouge en plus d'étapes de difficulté croissante, évaluées de façon intermédiaire, et qui démarreraient le plus tôt possible dans l'UE afin de laisser aussi du temps aux étudiants pour interagir avec moi lors des séances en classe.

Concernant l'ensemble de l'UE, nous avons échoué avec mes collègues à fournir un retour régulier des activités évaluées en contrôle continu. Nous n'avons pas non plus réussi à relier les parties méthodologie et bioinformatique. Nous avons en revanche organisé une demi-heure de bilan avec les étudiants au moment de la dernière séance de l'UE afin d'évaluer leur perception de l'enseignement de la bioinformatique en leur demandant de préparer en amont une carte mentale reliant les différentes parties avec un concours des plus belles cartes. C'était extrêmement informatif. S'ils ont bien perçu la complémentarité des deux langages de programmation, ils ont malgré tout vu la complexité des approches certains ayant dessiné une carte intergalactique avec des trous noirs et des barrières d'astéroïdes (Annexe 5). Deux étudiants signalent dans l'EEE (voir paragraphe suivant) qu'ils ont apprécié les cartes mentales et plusieurs soulignent qu'ils auraient aimé faire un workflow d'analyse d'un bout à l'autre dans la partie Unix pour que les différentes étapes soient moins obscures.

❖ EEE à la fin de la 1ère année

En complément de la séance de bilan en dernière séance mi-novembre, nous avons mené quelques mois plus tard, en juin 2020, une EEE à laquelle 15 étudiants ont participé. Le questionnaire sur MOODLE comportait les 8 mêmes sections que pour l'option de bioinformatique. A l'exception d'un étudiant qui aurait souhaité approfondir davantage la bioinformatique dans une option, tous confirment que cet enseignement doit rester obligatoire dans la totalité et ils semblent bien avoir capté l'esprit de l'enseignement de bio-informatiques de l'UE comme dans ce témoignage à la question sur ce qu'ils ont le plus apprécié dans l'UE :

« Le fait de pouvoir automatiser le travail. La puissance de la bioinformatique. Les ouvertures qu'elle peut apporter dans les perspectives de recherche. La quantité d'informations qu'on peut en retirer hors UE5 : le fait qu'on a pu voir en UE1 de la bioinfo un peu moins "formelle" (sans codage) avec les logiciels et autres plateformes : on a pu découvrir de nombreux outils qui sont disponibles et qui peuvent se compléter, et qu'on a pas besoin d'être un as en informatique pour savoir les utiliser. »
S'ils sont tous globalement satisfaits par l'enseignement (64% très bonne à excellente), ce score est cependant un peu plus faible que pour l'option (76%). Il est évident que l'UE pâtit de son hétérogénéité avec deux parties très distinctes et du rythme de travail inadapté. L'avis des étudiants coïncidait assez bien avec le bilan réflexif concernant les points critiques à améliorer :

- Pour le rythme de l'enseignement, ils réclament un planning des échéances de toutes les UEs et une harmonisation entre UEs et sont 88% à souhaiter un démarrage plus tôt dans l'UE de la bioinformatique.

- Dans la partie méthodologie, ils n'ont pas vu de rapport évident entre les cours et les EDs, ni le lien avec la bioinformatique à tel point que certains doutent de la nécessité d'inclure la méthodologie dans l'UE.

- Pour le contenu des cours, ils suggèrent d'ajouter des vidéos introductives en préparation d'autres séances de cours, sur les aspects les plus faciles afin de consacrer plus de temps en cours sur les parties plus difficiles. Comme les étudiants sondés pour l'option, ils serait prêts à y consacrer 35% de la durée des cours. Ils suggèrent aussi des vidéos de correction des exercices.

- Pour le Projet Fil Rouge, ils le jugent chronophage avec un seul rendu en fin d'UE et suggèrent une évaluation au fur et à mesure consacrée à chaque partie.

- Concernant les évaluations, ils sont globalement satisfaits des notes mais quelques-uns estiment qu'elles sont insuffisantes compte-tenu du temps consacré en reconnaissant qu'on ne peut pas prendre le critère « temps » comme paramètre de l'évaluation. Un étudiant a été déçu de sa note car il se considéré comme l'un de ceux maîtrisant le plus la bioinformatique et aidant ses camarades. A l'inverse, un autre étudiant a été surpris de sa note bien meilleure qu'attendu. Il existe donc un problème et une nécessité de renforcer la clarté des attendus en fournissant des grilles critériées systématiques. Un autre point est critique dans les évaluations : la note de l'anglais puisque nous ne les avons pas entrainés dans ce sens, indiquant un problème d'alignement pédagogique, et qu'ils sont 47% à juger trop basse.

D'autres aspects sont encourageants :

- Avant l'UE, 39% des étudiants n'avait jamais fait de programmation. Au terme de l'UE, ils reconnaissent tous avoir appris en programmation et, sur une échelle de 1 à 7 (ignorant à maître) leur niveau a progressé de 1.8 points en Unix, 1.3 en R et en programmation et même de 1.9 points sur la partie bioinformatique consacrée à l'analyse des données multidimensionnelles.

- Ils apprécient la qualité du matériel pédagogique qu'ils jugent bonne à très bonne avec seulement 5% d'évaluations « correctes » contre 25% pour l'option, même s'il n'y a plus que 5% la jugeant excellente. 80% jugent que la difficulté était nécessaire pour acquérir un minimum de compétences.

- Ils trouvent les notes en accord avec le travail accompli. Ils sont 41% à juger le travail difficile mais faisable avec des efforts modérés et 18% avec de gros efforts, ce qui est globalement moins que pour l'option qui été jugée plus difficile.

- Ils ont su exploiter les ressources proposées, dont le forum sur MOODLE, pour s'entraider qui a été activement utilisé par 9 étudiants avec 38 messages postés et qui a été jugé utile par 65% des étudiants.

- Les étudiants ont globalement aimé la bioinformatique, 35% déclarant avoir « adoré et voulant en faire plus ». Seuls 12% n'ont pas aimé mais reconnaissent la nécessité de cet enseignement. Ils sont 81% pensant qu'ils seront amenés à refaire de la bioinformatique dans la suite de leur cursus académique.

## 3. Développement de PLASMA

PLASMA (pour *Plateforme d'eLearning pour l'Analyse de données Scientifiques MAssives*) est une plateforme pédagogique constituée de serveurs informatiques performants et d'une solution logicielle innovante qui permet d'enseigner la programmation et l'analyse de données aux étudiants de façon interactive, réaliste et conviviale, aussi bien en présentiel qu'en distanciel. Je l'ai montée avec Pierre Poulain et Sandrine Caburet.
❖ **Genèse du projet**

Ce projet est **intimement lié à l'UE5**. Les enseignements de bioinformatique sont très dépendants des équipements de l'université et de celui des étudiants. Concrètement, les enseignants perdent beaucoup de temps à s'adapter aux ordinateurs des étudiants et aux versions des outils très hétérogènes. Ils sont ainsi obligés de régler des aspects techniques au détriment des objectifs pédagogiques de leurs cours. Pour l'enseignement de R, l'installation de RStudio et des différents paquets s'avère souvent capricieuse. Pour les enseignements d'Unix, les étudiants sont à 88% dépendants des salles informatiques universitaires. Leurs équipements ont aussi une mémoire vive et un espace de stockage limité pour des données réelles et ils connaissent mal le fonctionnement de leurs ordinateurs. Il est donc nécessaire de simplifier ces aspects techniques au profit du temps d'apprentissage.

Ainsi, dès les prémices du montage de l'UE5, nous avions déjà évoqué une partie de l'enseignement en distanciel s'appuyant sur un serveur de calcul. Le projet débute à l'automne 2016 dans une étude pilote que j'ai menée avec Pierre Poulain pour les enseignements optionnels de bioinformatique au M1 du MEG. Avec l'équipe du SCRIPT (Service Commun de Ressources Informatiques Pédagogiques et Technologiques), nous avons mis en place sur une machine de récupération un serveur dédié à ces enseignements auquel les étudiants se connectaient en ligne de commande. Néanmoins les performances très modestes de ce serveur et sa vétusté ne permettaient pas de poursuivre ces enseignements au-delà de 2018. Pourtant ces enseignements devenaient obligatoires avec la nouvelle maquette de l'UE5 en septembre 2019 et s'étendaient à d'autres UEs de la formation, dont l'UE1 co-dirigée par Sandrine Caburet. Il fallait trouver une solution pérenne et performante.

❖ **Motivation pédagogique**

Au-delà de ces aspects purement matériels, nous avons adapté nos matériels de cours aux objectifs pédagogiques en insufflant des méthodes de pédagogie active. Dans le contexte de la bioinformatique, la nécessité de ne pas effrayer les étudiants en ne les confrontant qu'à la ligne de commande nous semblait critique, de même que leur permettre un apprentissage à la fois synchrone et asynchrone pour faciliter l'acquisition de ces nouvelles compétences et les asseoir dans la durée. Cette démarche a constitué un premier pas vers l'hybridation.

Afin de motiver nos étudiants, nous souhaitions nous placer dans une approche projet réaliste. C'est un des aspects qui était d'ailleurs demandé par les étudiants de l'option de bioinformatique : « comme dans la vraie vie en génomique». Former nos étudiants à explorer et analyser des données numériques massives est devenu un défi majeur de l'enseignement supérieur, en particulier en génétique et génomique. Dans ce domaine d'enseignement et de recherche, de nouveaux développements technologiques comme le séquençage à haut débit de l'ADN viennent révolutionner la recherche fondamentale et la pratique médicale. PLASMA relève ce défi, en permettant aux étudiants d'avoir accès à des données massives authentiques, issues de la recherche, et à l'état de l'art de leur analyse.

❖ **La solution logicielle Jupyter**

Nous avons choisi Jupyter, un projet open-source qui met à disposition de la communauté scientifique un écosystème logiciel, basé sur une interface web, Jupyter Lab, supportant une quarantaine de langages de programmation (dont Python et R). Jupyter permet de construire très facilement des notebooks, sortes de cahiers numériques composés de cellules s'affichant dans une page web. Ces cellules peuvent contenir du texte mis en forme, des images, des équations ou des commandes dans un ou plusieurs langages de programmation et la visualisation des résultats d'analyse sous forme de graphiques ou tableaux (Annexe 6). Ces notebooks se révèlent extrêmement pratiques pour réaliser des analyses de données, sont particulièrement conviviaux pour enseigner la programmation ou les analyses de données de manière guidée, invitant à l'exploration et à l'erreur (Davies, Hooley et al. 2020). Les notebooks peuvent être facilement modifiés et réexécutés pour reproduire les analyses ou tester l'impact de différents paramètres lors des analyses. Jupyter est aujourd'hui utilisé par de nombreuses universités (Berkeley, CalPoly...) et entreprises (Microsoft, Bloomberg, Google...). Jupyter
devient progressivement un standard dans le monde scientifique pour analyser les données de manière reproductible, les communiquer et les publier (ex : travaux sur les ondes gravitationnelles menant au prix Nobel 2017) (Perkel 2018). Nous avons développé une évolution de cette technologie Jupyter pour permettre aux enseignants de créer des environnements informatiques à façon selon les enseignements ciblés (langages de programmation, dépendances, bibliothèques et ressources matérielles).

## ❖ Mise en place de PLASMA

Notre projet a été lauréat des Trophées Franciliens de l'innovation numérique dans le supérieur de la Région Ile-de-France (Trophées EdTech 2018), et son co-financement a été obtenu auprès de l'IdEx d'Université de Paris fin 2019, et plus modestement auprès de l'EUR G.E.N.E. et la formation continue DU Omiques d'Université de Paris.

Un comité de pilotage (9 membres en plus des 3 co-porteurs, dont 3 extérieurs à l'UP et un ancien étudiant du MEG) semestriel assure un suivi du projet. PLASMA a aussi suscité l'intérêt du ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche, concrétisé par la rencontre en mars 2019 de deux conseillers. Ils ont apprécié les aspects de science ouverte et d'utilisation du numérique pour de l'enseignement adossé à la recherche.

La plateforme a été mise en place pendant le printemps et l'été 2020 et les premiers enseignements se sont déroulés tout au long des deux semestres 2020-2021. Au total, il s'agit déjà de 220 utilisateurs uniques dont 13 enseignants.

Dans son état actuel, elle est constituée de deux serveurs (baptisés adenine et uracile), chacun avec une grande capacité de mémoire vive et de stockage des données à analyser, afin d'assurer des enseignements nécessitant des ressources informatiques importantes. Le serveur JupyterHub assure l'accès à distance, la centralisation des données souvent volumineuses, la diffusion des notebooks aux étudiants et la persistance de leur travail (Annexe 7). Ainsi l'étudiant peut travailler n'importe où, à son rythme et sans rien installer sur son ordinateur avec différents langages de programmation. De plus, PLASMA continue d'offrir une connexion classique (script et ligne de commande) en dehors des notebooks Jupyter ainsi qu'une interface RStudio très utilisée parmi les analystes utilisant le langage de programmation R. Cette richesse d'utilisations permet aux étudiants d'être pleinement acteurs de leurs apprentissages en les laissant choisir le support et le format (scripts, fichiers pdf, pages html) les plus adaptés pour leurs projets. Ces différentes modalités apportent aux étudiants une notion de contrôlabilité qui favorise leur motivation. PLASMA permet donc d'assurer très simplement l'hybridation des enseignements, ce que nous avions à cœur de mettre en place bien avant la crise sanitaire actuelle.

Notre solution est complètement documentée sur son aspect technique en open source et sous licence libre (https://plasmabio.org). Nous l'avons d'ores et déjà diffusée sous forme de posters dans deux congrès internationaux de bioinformatique (JOBIM 2020) et d'informatique (JupyterCon 2020), ainsi qu'au 1er symposium de l'EUR G.E.N.E (https://doi.org/10.5281/zenodo.3630819) et dans un article de blog (https://blog.jupyter.org/plasma-a-learning-platform-powered-by-jupyter-1b850fcd8624).

## 4. Accompagnement personnalisé

**1ère séance d'accompagnement** par Elise HERLICQ et Marine LANTERI de l'équipe SAPIENS le 29/06/2020 : au cours de ces 2h, nous avons discuté de l'alignement pédagogique et des activités variées que je pouvais proposer et de leur scénarisation. Les principales pistes que j'ai retenues sont :

- **Mieux distinguer l'indispensable de l'approfondissement** et privilégier le temps en cours pour les aspects les plus complexes à traiter de manière collective : laisser donc les étudiants découvrir les concepts seuls en autonomie, ne pas multiplier des exercices similaires mais privilégier les exercices à difficulté croissante, puis faire des démonstrations pour ce qui est plus complexe et proposer les exercices les plus difficiles nécessitant la réflexion en groupes avant une restitution commune. Nous
avons à cet égard discuté de l'hétérogénéité des étudiants dans les groupes. L'équipe SAPIENS m'a bien expliqué qu'aucune solution n'était optimale : dans des groupes hétérogènes, les plus avancés ne progressent pas, alors que dans des groupes homogènes, les étudiants les moins avancés peuvent rester bloqués. L'équipe SAPIENS m'a suggéré de responsabiliser les meilleurs en mentors et de garder des questions de type « challenge » au-delà du 1er palier, non notées mais avec une correction. J'ai été mise en garde sur un intérêt trop important aux plus fragiles : je dois aussi les laisser travailler en autonomie pour apprendre et voir qu'ils sont capables d'avancer, à l'inverse les plus avancés ont aussi besoin que je leur consacre du temps pour les gardés motivés.

- **Transformer le projet "Fil rouge" en vrai fil rouge**, présent sur plus de séances, très progressif par étape avec un retour au moins collectif sur ces étapes. L'équipe SAPIENS m'a suggéré l'activité atelier qui permet aussi aux étudiants d'apprendre des travaux réalisés par leurs camarades lors de l'étape d'évaluation par les pairs. J'adhère à cette proposition que je décide de mettre en œuvre relativement précocement dans le Fil Rouge.

- **Fournir davantage de sources extérieures** : ce peut être en amont du cours pour les notions faciles ou après le cours pour approfondir. J'ai alors pensé au paquet *swirl* de R qui leur permettrait de voir des notions de base en toute autonomie. Cependant, il est parfois difficile de trouver des sources extérieures mieux adaptées que mes propres supports. Dans ce cas, j'ai été encouragée à continuer de préparer des vidéos en amont des cours.

- **Proposer un auto-positionnement en fin d'année** afin de mieux évaluer si les objectifs d'apprentissage ont été atteints : je décide de l'inclure dans le sondage "EEE" final mais d'en distiller également à chaque séance sur les objectifs d'apprentissage plus précis des séances.

- **Favoriser l'assiduité et les interactions** : pour les inciter à utiliser les forums ou SLACK (le 1er serait plus adapté à des questions spécifiques tandis que le 2nd serait plus interactif), l'équipe SAPIENS me suggère de faire faire des activités à l'échelle de la promotion, de distribuer des « badges » MOODLE pour les activités non notées réalisées ou pour leur participation au forum, ou de les inclure dans la « progression » des activités sur MOODLE. J'opte pour cette dernière solution qui me parait la plus simple à mettre en place pour cette année.

- **Améliorer les QCMS** : l'équipe SAPIENS attire mon attention sur le fait que les QCMs ne doivent pas n'être qu'une restitution de connaissance mais doivent être aussi pratiques ce qui me semble aisément implémentable avec des questions de code. L'équipe SAPIENS me suggère également d'ajouter un feedback spécifique pour les rendre plus formatifs.

Avec bienveillance, l'équipe SAPIENS m'a indiqué que je n'étais pas obligée de tout implémenter dès la 1ère année ni dans tous les cours de l'UE et qu'il valait mieux avancer pas à pas, comme avec mes étudiants !

**Séance d'observation le 9/10/2021 (14h-17h30):** sur la séance de R n°3 avec toute la promotion en distanciel avec ZOOM. J'ai choisi cette séance d'observation pour différentes raisons. Les séances 4 et 5 me semblaient trop lointaines dans l'UE. J'avais besoin d'un retour plus rapide pour adapter la suite de mes cours. La séance 1 me semblait trop compliquée car je venais de subir une intervention chirurgicale et je voulais avoir pris mes marques avec les étudiants. J'ai hésité avec la séance 2 mais la séance 3 me parut plus accessible à Elise et Marine car elle portait en partie sur des réalisations de figures et moins sur du code pur. De plus, cette séance comprenait une partie d'évaluation avec un QCM en ligne, je voulais tester la création de groupes homogènes sur leurs performances aux QCMs et je prévoyais de tester une activité ludique pour laquelle j'avais besoin du retour de SAPIENS. Compte-tenu du contexte sanitaire, j'avais opté cette année pour un enseignement entièrement distanciel pour cette UE, comme mon collègue Pierre Poulain pour la partie Unix avancé. Un enseignement pratique en co-modal nous paraissait difficile à gérer. En guise de forum, j'ai opté pour SLACK pour éviter les problèmes récurrents de connexion à MOODLE. Comme ma collègue Sandrine Caburet avait testé une séance en distanciel avec la promotion entière sur 3h au lieu d'une séance de 2h pour chaque groupe, j'étais tentée par ce format, me permettant d'être plus homogène entre les deux groupes et de compenser la perte de temps occasionnée à chaque fois par les aspects techniques (connexion, partages d'écran des étudiants...). J'avais sondé les étudiants la semaine précédente et ils
étaient d'accord pour faire une tentative de 3h avec une pause médiane. Juste avant la séance, j'ai fourni à Elise et Marine la scénarisation de la séance (Annexe 8) et les liens vers MOODLE et SLACK pour accéder à mes supports de cours et suivre mes interactions avec les étudiants. Marine a même tenté de répondre au QCM !

**Séance d'analyse le 20/10/2021** : nous avons analysé ensemble la séance d'accompagnement en commençant par la fiche d'analyse que j'avais complétée. Cette séance très bienveillante m'a beaucoup aidée à synthétiser les résultats et les perspectives que je présente dans les parties III et IV de ce mémoire.

## C. Mise en pratique

Forte de tout ce bilan réflexif, j'ai essayé d'implémenter un certain nombre de transformations dans l'UE la 2ème année. En voici un résumé :

### 1. Avant les cours

**Identification des données utilisées dans l'UE:** afin de relier les parties méthodologie et bioinformatique, j'ai identifié un jeu de données de transcriptome de la Drosophile, dont la génération devait être présentée dans la partie méthodologie. J'ai ensuite incité mes collègues des parties Unix de base et Unix avancé à utiliser ce jeu de données et à poser des questions en Unix que je poserai ensuite en R pour que les étudiants voient la différence entre ces langages de programmation.

**Projet Fil Rouge** : j'ai préparé ce projet plus en amont cette année, afin de le découper en éléments plus basiques, en accord avec les objectifs d'apprentissage de chaque séance.

**Diversification des ressources** : j'ai diversifié les ressources des activités préparatoires en préparant notamment une nouvelle vidéo sur une partie de cours facile sur les matrices que les étudiants ont pu travailler en asynchrone en autonomie. Pour les activités préparatoires des séances 1 et 2, chaque vidéo était accompagnée d'un notebook Jupyter et de sa version .html ainsi que de diapositives plus formelles. Les étudiants avaient donc le choix de la ressource à travailler. Pour les séances suivantes, je n'ai pas eu le temps de préparer d'autres vidéos mais j'ai préparé d'autres supports de type tutoriel sur des notebooks Jupyter, un sur les facteurs et un sur les rapports au format R Markdown. J'ai accompagné plusieurs de ces activités préopératoires d'un quizz d'autoévaluation facultatif avec 3 questions. Lors de la séance 1, j'ai présenté aussi une autre ressource, le paquet swirl, qui propose d'autres tutoriels en R de très bonne qualité. J'ai invité les étudiants à les tester.

**Scénarisation de mes cours** : j'ai préparé soigneusement tous mes cours, en commençant par une description pour chaque cours des objectifs pédagogiques spécifiques de la séance. Je détaillais ensuite le contenu de la séance, découpée en séquences avec leur minutage et la nature des supports et des activités. Un exemple se trouve en Annexe 8 pour la séance 3 de R.

**Calendrier** : le calendrier détaillé a été fourni avec les thèmes des séances, les travaux à réaliser en asynchrone, un échéancier et le temps estimé des activités pour que les étudiants puissent s'organiser.

### 2. Pendant les cours

**Objectifs pédagogiques** de l'UE et spécifiques de la séance: cette année, en plus de situer les séances dans l'ensemble de l'UE, j'ai démarré chaque cours en proposant un test d'autoévaluation sur les apprentissages de la séance précédente et j'ai précisé les objectifs pédagogiques spécifiques de la nouvelle séance en veillant à les rendre SMART :

- **Spécifiques** : les objectifs concernent des applications directes de ce qui vient d'être vu en cours en synchrone ou asynchrone, sans aller au-delà. Par exemple, lors de la session R n°2 dédiée à l'introduction sur les dataframes (un dataframe est un tableau de données hétérogènes qui est une structure de base manipulée dans R), je ne leur demande pas d'applications sur les figures
qui ne sont présentées que dans le cours suivant (session n°3). En revanche, lors de la session n°3, je m'appuie sur les connaissances sur les dataframes vues dans la session n°2 pour les consolider, et j'utilise notamment les dataframes comme objet R de base pour présenter les figures. L'ensemble de l'apprentissage est donc construit pour apporter des briques spécifiques au fur et à mesure et les mobiliser d'une séance sur l'autre.

- Mesurables : le code a cette vertu de générer des résultats, donc par exemple quand je leur demande de dessiner une figure, ils voient directement le résultat. Pour les compétences pures de code, je fournis une grille critériée graduelle en détaillant leurs compétences sur la façon d'accomplir une tâche d'une seule ou de multiples façons.

- Atteignables/acceptables : un test d'auto-positionnement est proposé au début de chaque cours, indiquant la progression d'un cours à l'autre avec des items progressifs spécifiques. Par exemple, je demande aux étudiants ce qu'ils savent sur les dataframes avant le 1er cours qui leur est dédié ; au second cours je vérifie qu'ils ont identifié ce qu'est un dataframe et qu'ils savent en créer un au moins d'une façon ; au cours d'après j'ajoute la possibilité de le créer de multiples façons et de le manipuler d'une ou plusieurs façons. Il s'agit donc d'autoévaluations granulaires et anonymes qui permettent à chacun de répondre qu'ils sont capables de réaliser au moins un item sans risquer une humiliation, tout en se situant par rapport à leurs camarades. Les devoirs évalués avec une note sont soient formatifs avec des quizz en ligne que les étudiants peuvent refaire de manière illimitée après l'évaluation, avec un retour spécifique sur chaque item des réponses expliquant pourquoi c'est correct ou pourquoi c'est une erreur. D'autres évaluations notées sont intégrées dans une activité de type projet avec un cheminement et une progression vers un résultat final. Pour ces projets plus longs, des aides intermédiaires sont données et jalonnent le projet Fil Rouge : affichage de l'extrait d'un fichier voire même fichier intermédiaire fourni, afin de pouvoir s'assurer qu'ils sont sur la bonne voie et reprendre le fil s'ils n'ont pas réussi l'étape précédente dans la totalité.

- Réalistes : il s'agit de vraies données de laboratoire dans le fil rouge qui est une activité de type projet. Chaque étape du fil rouge est découpée après chaque nouvelle acquisition de cours. Le côté réaliste des autres activités est évalué aussi à chaque début de cours en interrogeant les étudiants sur le temps passé aux activités asynchrones.

- Temporellement définis : le positionnement du cours dans le cursus est rappelé à chaque début de cours, le planning est donné avec temps estimé pour chaque rendu. L'UE s'étale sur 10 semaines et un temps additionnel d'un mois est donné pour rendre les projets. Il existe cependant une difficulté pour la gestion des devoirs dans les autres matières qui peut perturber le programme initialement prévu.

**Enseignement explicite** : sur le plan sociocognitif, je me suis adaptée à la situation avec :

- la prise en compte d'un étudiant de spectre autistique de haut niveau nécessitant un énoncé des activités très clair pour un enseignement inclusif, ce qui a décuplé ma vigilance sur ce point.

- la prise en compte de la situation sanitaire : plusieurs sources (orales, écrites, enregistrements) pour une même information redondante et précise, afin de ne pas défavoriser un étudiant selon les sources qu'il peut consulter, afin de définir explicitement les objectifs, tâches, procédures et analyses pour les différentes activités. En distanciel, j'ai particulièrement veillé à gérer les temps sensibles (entrée de cours, début d'une activité, soutien de l'activité, terme de l'activité, mutualisation des acquis, consolidation ; http://centre-alain-savary.ens-lyon.fr/CAS/) pour ne perdre aucun étudiant dans un autre espace-temps (ou une sous-salle ZOOM), puisque les interactions étaient soumises à la technologie.

**Nouvelles activités proposées** : j'ai introduit plusieurs activités complètement nouvelles dans mes enseignements :

- utilisation d'une **ressource extérieure** en faisant faire un tutoriel de swirl lors de la séance 1

- **activité atelier de MOODLE** avec deux temps pour la 1ère étape du Fil Rouge. Le 1er temps consistait à lire et manipuler quelques dataframes en binôme pour en générer un nouveau dataframe fusionné
contenant quelques statistiques descriptives comme un calcul de moyenne. Une grille critériée était fournie pour indiquer les attendus sur des compétences. Les binômes devaient soumettre leur code dans un notebook Jupyter. Dans un 2nd temps, je fournissais le dataframe « solution » pour que les étudiants puissent évaluer leur dataframe et celui de leurs camarades en suivant les critères de la grille critériée. Les étudiants ont eu 10 jours pour chaque temps de l'activité atelier. Les corrections automatiques ont permis un retour personnalisé dès le début du Fil Rouge sur les compétences de base.

- **activité ludique** : j'ai proposé un quizz en mode compétition individuelle avec MENTI à l'issu de mon cours introductif sur les figures pour inciter les étudiants à parcourir la documentation et à identifier les paramètres pour réaliser une figure à façon (choix des formes, des couleurs, des types de trait...). Dans ce même cours, sur la partie dédiée aux manipulations des dataframes, j'ai proposé également une compétition entre les sous-groupes avec des questions sur WOOCLAP afin de m'assurer que chaque groupe était bien actif car c'était impossible à apprécier lors des sessions précédentes. J'ai repris cette stratégie par groupe lors de la session 4.

- **gestion des groupes** : j'ai profité des résultats du 1er QCM pour générer des groupes similaires constitués d'une même proportion d'étudiants appartenant à 3 groupes de niveaux évalués sur la base de leurs performances au QCM. Cela a ainsi permis d'éviter d'une part de regrouper les meilleurs entre eux, et surtout que les plus timides ou isolés dans la promotion ne se retrouvent dans un groupe dans lequel personne n'osait interagir comme cela s'était produit dans la séance précédente. Cette stratégie m'a permis de générer des groupes homogènes entre eux mais hétérogènes à l'intérieur.

**Options proposées** : afin de donner du contrôle aux étudiants, je leur ai proposé différents supports d'apprentissage mais nous avons aussi décidé de leur proposer un choix à la carte entre les deux dernières étapes du projet Fil Rouge, l'une étant plus centrée sur la visualisation des données, l'autre sur le traitement des données avec davantage de code. Cela a laissé un choix aux étudiants selon leurs intérêt et leurs compétences. Un travail était aussi à rendre en binôme, l'autre en solo.

### 3. Après les cours

Comme l'année précédente, j'ai tenu avec assiduité le journal de bord après chaque cours à l'aide le fiche d'analyse guidée de séance de cours. Pour la séance 3, l'évaluation de la séance a été enrichie par la séance d'analyse avec les observations des accompagnatrices SAPIENS.

Nous avons également reconduit une séance de bilan avec les étudiants et avec les enseignants, cette fois-ci avec la présence de tous les enseignants de la partie bioinformatique de l'UE et Sandrine Caburet pour le croisement avec l'UE1. Ce bilan a été complété par l'EEE en mars-avril 2021, juste après leurs évaluations du 2nd semestre et avant qu'ils ne démarrent leurs stages.

### 4. En parallèle : adaptation au contexte

L'année a été doublement particulière.

En raison de la fusion de l'université, la plateforme MOODLE s'est révélée inopérante à de nombreuses reprises dès la première semaine de l'UE. Nous avons donc dû nous adapter en proposant un planning en ligne sur GOOGLE Drive et en utilisant un espace collaboratif de travail sur SLACK pour communiquer avec les étudiants. Certaines fonctionnalités de MOODLE n'ont pas été utilisées cette année, notamment les forums. Avant d'utiliser l'atelier, j'ai dû vérifier que tous les étudiants y avaient bien accès.

La crise sanitaire due à la COVID-19 n'a absolument pas impacté la continuité pédagogique de la partie bioinformatique qui s'est déroulée comme prévue, notamment avec la plateforme PLASMA qui s'est avérée indispensable et parfaitement opérationnelle. Seul le format des sessions a été impacté avec le tout distanciel pour les cours d'Unix avancé de Pierre et mes cours de R. Lors de la 1ère séance, j'avais proposé de répondre à des questions de manière interactive sur SLACK et de réagir aux réponses
de leurs camarades mais ce n'était pas optimal car cela ouvrait une énième fenêtre sur leurs écrans parfois trop petits. Pour remplacer les post-its de couleur pour suivre l'avancement des activités, j'ai opté pour les retours non verbaux de ZOOM avec les boutons rouge, bleu, vert ou gris. J'ai dû aussi apprendre à paramétrer les groupes et à prévoir des groupes 1:1 pour aider individuellement des étudiants. J'ai également tenté un format de 3h en promotion entière lors de deux séances pour compenser les pertes de temps techniques. Néanmoins ce format nécessite une pause médiane qui les désinvestit dans la seconde partie. En revanche, il a fallu prendre en compte la fatigue des étudiants et leur surcharge de travail, essentiellement due aux autres UEs qui fournissaient pour la plupart des vidéos très denses nécessitant un très long temps de visionnage. La souffrance psychologique et la précarité matérielle des étudiants nous ont poussés à réduire le nombre de travaux à rendre pour le Fil Rouge en leur laissant le choix pour les deux derniers. Ce soulagement de la charge de travail n'impactait pas les objectifs pédagogiques et sera même conservé l'année prochaine.

En revanche, **la continuité pédagogique de la partie méthodologie n'a pas été maintenue** : 3 des 5 cours magistraux ont été annulés et le travail en classe inversée de présentation de technologies de génétique moléculaire n'a pas été maintenu. En conséquence, les étudiants ont presque exclusivement travaillé sur la partie bioinformatique. Nous avons un peu rééquilibré la pondération des deux parties dans la limite de ce que la maquette nous autorisait, montant la part de la bioinformatique à 70% au lieu de 60%.

Le suivi des **cours en distanciel** s'est révélé plus difficile en bioinformatique pour les étudiants équipés d'un petit écran, car il fallait souvent avoir plusieurs fenêtres d'application ouvertes. Ayant pris conscience de ce problème, j'ai déniché des **écrans surnuméraires** en prêt dès la séance 2 (Figure 6).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 6.** photo prise par une étudiante montrant l'écran d'ordinateur supplémentaire prêté.</figcaption></figure>

## III. Résultats : Bilan des transformations apportées

### A. Du point de vue des étudiants

Trois EEE ont été menées cette année avec :

1. une séance de bilan avec l'ensemble de la promotion lors de la dernière séance de cours en présence des enseignants de la partie bioinformatique : réalisation de cartes mentales de la partie bioinformatique par les étudiants, questionnaire sur WOOCLAP dont un nuage de mots des termes les plus importants de l'UE (Unix, R, analyse, worflow et données pour le top 5) et des échanges verbaux

2. une évaluation du M1 par leurs responsables après le 1er semestre en raison de la crise sanitaire avec un questionnaire sur MOODLE

3. une EEE finale en mars-avril 2021 à l'issu du second semestre: avec un questionnaire de 72 questions reprenant les 8 mêmes rubriques et des questions identiques à l'option et à la 1ère année de l'UE (Annexe 9). Au total 26 étudiants de la promotion ont répondu à la totalité et 7 autre de façon partielle.
* Dans l'EEE finale, la **qualité globale de l'enseignement** est moins bien jugée que l'an dernier avec seulement 57% de réponses la jugeant très bonne ou excellente contre 79% l'an dernier. Cette comparaison doit cependant être nuancée. Cette question est biaisée car elle portait sur la totalité de l'UE, or la partie méthodologie a été fortement tronquée.

* En revanche, concernant le **matériel pédagogique**, il y a une progression de la qualité avec désormais 12% la jugeant excellente versus 5% l'an dernier. La plateforme PLASMA y a sans doute contribué. Son utilité est jugée très importante à indispensable par 91% de la promotion et ils estiment à 88% qu'elle le serait encore hors temps de crise. Le serveur PLASMA est jugé simple d'utilisation (4.4/5), leur ayant permis de travailler à distance (4.7/5) à leur rythme et d'où ils veulent. Parmi les supports pédagogiques dans PLASMA, ils plébiscitent les notebooks (2079 points) par rapport à RStudio (918 pts) ou un terminal de code (713 pts). Dans la séance de bilan, ils déclarent à son sujet :

« C'est tout en un, super utile pour se retrouver entre les différents cours

- J'ai beaucoup aimé les notebooks car ils permettent de bien organiser le travail et de revenir dessus quand on le veut.

- Simple et efficace ! Intuitif, ludique, etc. surtout par rapport aux notebooks.

- Incroyable »

La fluidité des outils se ressent aussi dans les cartes mentales d'une année sur l'autre (Annexe 5). A noter cependant que les étudiants peuvent se sentir dépendant de PLASMA : « je serais sûrement un peu déstabilisée sans maintenant, donc peut-être insister sur comment pouvoir faire ce qu'on a fait sur plasma en dehors de plasma ? ». Quelques ajustements pourraient être apportés sur la capacité, le partage des fichiers pour permettre un travail en groupe et une fiche récapitulative de ses fonctionnalités serait très utile, comme nous l'a aussi rapporté un étudiant représentant du MEG qui siège au comité de pilotage de PLASMA. Cet engouement est confirmé par un plébiscite des notebooks Jupyter déclarés comme meilleurs supports pour l'apprentissage de R avec 62% donnant la note maximale de 5 et 42% une note de 4. Les diapositives de cours restent très appréciées et se placent au 2ème rang des ressources pédagogiques préférées pour R, suivies du terminal de code, des vidéos, puis des scripts et les notebooks au format R Markdown. Lors de la séance observée, les quizz WOOCLAP en mode compétition se sont hissés à la 2ème position des activités préférées.

* Un problème majeur de l'UE était sa difficulté. Les efforts d'**alignement pédagogique** ont été fructueux puisque l'UE est désormais au 4ème rang ex-aequo en difficulté parmi les 8 UEs du M1 alors qu'elle était placée 1ère ex-aequo l'an dernier. Cette année j'ai aussi interrogé les étudiants sur leur aptitude à atteindre les objectifs pédagogiques de l'UE avec des résultats encourageants (Figure 7).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 7.** Proportion des avis (-- à ++) des étudiants sur leur aptitude à atteindre chacun des objectifs d'apprentissage de l'UE.</figcaption></figure>
Leur auto-positionnement montre aussi un grand progrès avant et après l'UE sur une échelle de 1 à 5 en programmation Unix (+1.8), en R (+1.6), en visualisation (+1.8) et en analyse des données (+1.5).

Concernant le projet Fil Rouge dont la réalisation l'an dernier avait été jugé difficilement atteignable avec un rendu unique, le découpage cette année en plusieurs travaux n'a quasiment pas allongé le temps qu'ils y ont consacré (+8%) alors qu'ils décrivent une augmentation de près de 50% du temps de travail cette année pour le travail personnel hors Fil Rouge cette année, ce qui reflète un surcharge de travail liée à la COVID-19 ressentie dans toutes les UEs.

Si la difficulté de l'UE ne semble plus un problème, le caractère extrêmement chronophage de cette UE est le point négatif majeur ressenti par 90% des étudiants, pour quelques-uns de manière très aigüe, ayant eu l'impression de suivre un master de bioinformatique et non de génétique.

La seconde difficulté persistante cette année concerne le lien inexistant entre les deux parties. Ceci a clairement un impact aussi sur la note finale de l'UE qui ne traduit pas les mêmes apprentissages et ne permet pas aux étudiants, bons dans une partie mais pas dans l'autre, d'afficher leurs compétences dans leur parcours académique.

* La **motivation** est un point clé pour favoriser l'apprentissage.

J'ai interrogé les étudiants sur ce qu'ils ont aimé ou pas dans l'UE. Les réponses sont très hétérogènes selon les caractères. Certains n'hésitent pas à passer des heures à résoudre un problème et y prennent du plaisir, de manière presque addictive. Dans le sondage de mi-parcours du M1, à la question « Indiquez en quoi malgré tout ce semestre vaut le coup d'être vécu », 25% des étudiants répondent en citant l'UE5 et son approche pratique orientée projet. Ils sont 38% avoir aimé l'UE et même 20% à l'avoir adorée. Les autres l'ont moins aimée voire détestée pour l'un d'eux, mais ils reconnaissent tous que c'était un enseignement nécessaire.

« La raison première de tout acte d'apprentissage est qu'il nous serve dans l'avenir » écrivait Brune (1960). Les étudiants reconnaissent unanimement l'utilité de l'apprentissage de R pour manipuler des données génomiques. Ils sont 77% à penser faire de la bioinformatique dans la suite de leur parcours académique.

Comme l'écrivait Robert Mager (1969), « l'objectif universel de l'enseignement :[c'est] le désir que nos élèves nous quittent aussi passionnés par le cours, une fois celui-ci terminé, qu'ils l'étaient à son début ». Le verbatim des étudiants indique que cet objectif est atteint dans bien des cas, voire mieux encore dans le cas d'un étudiant qui n'aimait pas R avant l'UE et écrit : « Pour moi qui ai toujours eu des difficultés sur R, j'ai appris beaucoup de choses. J'ai commencé petit à petit à apprécier R. »

## B. De mon point de vue

A la lumière de ces avis, ai-je réussi à remplir tous les objectifs de la transformation énoncés en II.A. ?

1. **lien entre les deux parties** : c'est un échec. Alain Zider a annulé une partie de ses cours donc le jeu de données choisi n'a même pas été abordé dans la partie méthodologie. Même pour la bioinformatique, le fichier de données identifié n'a été utilisé que par Bruno Toupane et moi-même, avec des questions similaires en Unix et R.

2. **UE obligatoire** : c'est un succès. Tous estiment que l'UE doit rester obligatoire. Un étudiant écrit en réponse à la question de savoir si tout ou partie de l'UE devait être optionnelle : « Non je ne pense pas, si cela avait été le cas je ne l'aurais pas suivi alors que j'ai aimé découvrir cette UE. ». Le retour des étudiants montre leur motivation à suivre cette UE (cf. partie précédente III.A). Avoir atténué sa difficulté par rapport à l'an dernier la rend aussi plus accessible à tous.

3. **pédagogie active** : le contexte sanitaire aidant, j'ai essayé d'introduire beaucoup d'activités nouvelles pour moi, avec des efforts, mais un réel succès, notamment les activités ludiques qui apportent aussi de la convivialité. Néanmoins, parmi toutes les activités proposées, l'évaluation sur la carte mentale finale synthétisant la partie bioinformatique de l'UE a eu le moins de succès, voire a été jugée inutile. Il est vrai qu'elle s'inscrit difficilement dans le 5ème objectif d'apprentissage de l'UE.
4. **connexion avec les autres UEs** : certains l'ont ressentie avec l'UE1, mais cela doit encore être renforcé. Les contraintes de l'année avec MOODLE et la COVID-19ont impacté notre coordination en amont. Tout a été fait dans l'urgence, en évitant l'écueil d'une désynchronisation des UEs mais avec quelques redondances.

5. **charge de travail** : elle est toujours problématique malgré les solutions proposées et un sondage à chaque séance du temps passé à travailler sur l'UE qui n'était jamais alarmiste.

6. **alignement pédagogique** : les objectifs me semblent atteints (cf. partie précédente III.A). Les évaluations formatives en contrôle continu intégral s'y prêtent bien avec à la fois des évaluations rapides pour ajuster en direct le cours, des exercices plus élaborés comme une carte mentale ou des QCMs permettant d'évaluer les apprentissages intermédiaires, et enfin le Fil Rouge pour une évaluation finale de l'apprentissage en profondeur.

7. **Défi technologique** : relevé avec PLASMA (cf. partie précédente III.A)

8. **Défi conjoncturel** : le défi du distanciel est relevé pour la bioinformatique, la continuité pédagogique ayant été maintenue. Face à la fusion UP, avec mes pairs, nous avons trouvé d'autres solutions pour suppléer la défaillance de MOODLE. Néanmoins ce fut très chronophage dans un temps très court.

Au-delà de ces objectifs, mon journal de bord me fait identifier de **nouveaux points de vigilance** :

- En fin de séance, je manque souvent de temps pour la mini-évaluation finale et la fatigue s'installe côté étudiants et enseignant. Je ne dois pas sous-estimer l'engagement et le temps nécessaire à ces sondages. Peut-être ce point sera-t-il plus facile en présentiel ?

- Malgré les multiples canaux (SLACK, email, MOODLE, message relayé par des collègues), quelques étudiants ne voyaient pas qu'ils avaient des activités préparatoires à faire. Les étudiants ont leur propre réseau et ont relayé aussi l'information. Devrais-je plutôt privilégier un canal unique ?

- Malgré tous mes efforts, la motivation dépend aussi de facteurs extrinsèques que je ne peux contrôler, mais je devrais prendre le temps de davantage m'enquérir de leur état psychologique. Je dois notamment trouver aussi des temps individuels pour les plus timides.

## C. Du point de vue de mes collègues

**PLASMA : une plateforme utile**

L'enseignement hybride est tributaire de l'équipement et de l'environnement de travail des étudiants : tous ne sont pas à égalité. PLASMA dans ce contexte apporte une solution pour l'enseignement de la bioinformatique. Ce semestre, PLASMA a été utilisé par d'autres enseignants que les co-porteurs du projet, y compris par deux autres collègues au sein de l'UE5. Ils ont très rapidement été convaincus de son utilité. Ainsi, selon Fabien Fauchereau, enseignant de la partie sur l'analyse des données multidimensionnelles dans l'UE5: « L'utilisation de PLASMA m'a permis de mettre en place un TP d'analyses multi dimensionnées ne dépendant ni de la puissance de machine des étudiants, ni d'une installation de leur part. L'interface Jupyter notebook permet une scénarisation du TP mêlant réflexion scientifique et utilisation d'un langage informatique sans trop de difficultés.». Bruno Toupance, enseignant également dans l'UE5 pour l'introduction à Unix, partage cet avis : « J'ai utilisé le serveur PLASMA dans le cadre de séances d'initiation à Unix. La création de l'environnement a été très simple et a complètement contourné l'épineux problème de l'installation d'un système Unix fonctionnel sur les ordinateurs personnels des étudiants. La prise en main de l'environnement PLASMA s'est faite rapidement et de manière assez intuitive par l'enseignant et les étudiants. La possibilité d'utiliser la console Unix ou les notebooks permet de varier les angles pédagogiques. Nombre de mes enseignements pourraient être à terme basculés sur PLASMA si l'infrastructure le permet. ». De même, Antoine Bridier-Nahmias, de la Faculté de Santé l'a utilisé pour ses enseignements au second semestre 2021 à l'UFR de médecine: « Jusqu'alors, j'utilisais un serveur de calcul que j'administrais entièrement par mes propres moyens afin de proposer aux étudiants une expérience la plus proche possible de ce
à quoi ils seraient plus tard confrontés dans les laboratoires. La plate-forme Plasma va me permettre de conserver cet aspect tout en me déchargeant de la partie administration système, allouera aux étudiants plus de puissance de calcul pour des analyses de données plus ambitieuses et allègera en plus une partie des tâches liées au contrôle des connaissances. Elle va je pense devenir sous peu la pierre angulaire de mes enseignements en génomique et bioinformatique. »

PLASMA sera utilisée l'année prochaine dans d'autres enseignements des UFRs de médecine et SDV par de nouveaux enseignants et dans d'autres formations. Des collègues de l'UFR biomédicale ont manifesté leur intérêt et pourraient en installer une instance. A l'université de Rouen, un déploiement est en cours pour les enseignements de bioinformatique à la faculté de Santé dès septembre prochain. Un collègue australien nous a signalé qu'il utilisait aussi PLASMA depuis plusieurs mois.

## UE5 trop présente au M1?

L'UE5 et l'UE de communication scientifiques sont les seules à avoir une très grande part de contrôle continu dans leur évaluation. L'UE5 octroie une large part à la pédagogie active avec beaucoup de travail personnel régulier, annoncé dans le syllabus pour l'UE5 en conformité avec les 4 ECTS de l'UE. En contraste, les autres UEs ont proposé cette année beaucoup de cours de 2h pré-enregistrés très denses, que les étudiants pouvaient mettre des heures à écouter, et leur évaluation repose essentiellement sur un examen terminal en janvier. Un double problème de déséquilibre par rapport aux autres UEs se pose alors :

(1) Les étudiants ont été plus sollicités par l'UE5 que par les autres UEs. Le format actif des apprentissages de l'UE5 a stimulé les étudiants tout au long du semestre, sans aucune perte de contact, tous les cours de bioinformatique ont été assurés en synchrone et avec l'aide de l'espace de travail SLACK qui a remplacé le forum défaillant de MOODLE.

(2) Les responsables du M1 nous ont signifié mi-décembre que le semestre aurait dû se terminer officiellement le 13/11, c'est-à-dire le dernier jour de cours de l'UE, les cours du second semestre démarrant le 16/11. Ils nous ont alors reproché de demander encore deux rendus du projet Fil Rouge au-delà de cette date, bien que les examens terminaux soient en janvier dans les autres UEs. Nous n'avions pas connaissance auparavant de cette date butoir de la mi-novembre et nous avons donc monté cette UE5 sur des bases erronées. L'UE5 devait s'effacer et libérer tout le temps disponible aux révisions des examens terminaux dans les autres UEs. L'argument de la pédagogie active sur projet qui nécessite du temps également après les cours *versus* des examens terminaux qui nécessitent des révisions ne semble pas accepté. On nous a demandé d'annuler tout simplement le rendu des deux devoirs finaux du Fil Rouge. Compte-tenu de la crise sanitaire cette année, nous avons du prendre en compte la détresse des étudiants. J'ai obtenu de conserver au moins un rendu à la carte, les étudiants ayant déjà bien avancé dessus. Les responsables ont aussi jugé le travail personnel de l'UE disproportionné, ce qui ressort des verbatims de quelques étudiants à l'EEE à mi-parcours. Pourtant à chaque séance j'évaluai le temps consacré en travail personnel à l'UE : pour R le temps moyen cumulé en préparation des 5 séances de 2h est de 9h25 étalées sur 8 semaines, soit 1h10 par semaine ce qui me paraissait raisonnable. Les temps consacrés à Unix et à la méthodologie sont aussi inférieurs. Je reconnais que le Fil Rouge prend davantage de temps et que, dans cette année particulière, un allègement était nécessaire. On m'a annoncé que tout serait mis à plat en janvier/février pour la rentrée suivante. La réunion est finalement reportée à la fin mai. J'ai frôlé le burn-out mi-décembre au moment de ces nouvelles. J'ai l'impression que beaucoup d'efforts ont été remis en question et qu'il faut de nouveau reconstruire entièrement cette UE.

=> En ai-je fait trop avec l'UE5? Dois-je arrêter la pédagogie active ? Modifier le contenu ? Voici le fruit actuel de ma réflexion:

- 1ère option: l'équipe pédagogique du M1 acceptent qu'une UE sur seulement 10 semaines est impossible et que le temps des révisions des UEs avec examen terminal équivaut largement à du travail en contrôle continu pour consolider les acquis. Le principe de la pédagogie active repose sur l'idée de projet. Si on n'a que 10 semaines, sachant qu'il y a aussi la méthodologie, on leur donne juste les bases mais on ne peut pas se lancer dans un projet réaliste, ce qui était l'essence même de l'UE.
- 2ème option: on bascule les bases de la bioformatique en L3 avec juste une séance de révision en M1 et du travail personnel aux nouveaux entrants du M1 avant la rentrée.

- 3ème option: on fait machine arrière en considérant que tous les étudiants ne doivent pas avoir fait de la bioformatique et on revient à l'UE optionnelle qui s'étale davantage dans le temps. Mais cette solution ne correspond ni aux attentes des étudiants, ni à celles des laboratoires d'accueil, ni à un magistère qui est censé être une formation de pointe

- 4ème option: j'arrête d'enseigner au MEG. C'est bien dommage. J'avais abandonné l'enseignement au master de bioformatique au profit du MEG car j'avais compris au moment des réflexions sur les maquettes qu'on souhaitait donner des bases de bioanalyse aux étudiants.

## Contexte de la COVID : vous avez dit hybridation ?

L'utilisation de l'hybridation à l'appui des enseignements est apparue bien avant la crise sanitaire Charlier (2006) et Peraya (2012). Les enseignements hybrides résultaient alors d'activités en présence et d'autres en distance avec une volonté de pédagogie active permettant un apprentissage plus actif des apprenants. Or, dans le contexte sanitaire, le terme d'hybridation a été très souvent dévoyé par la société et par mes collègues aux enseignements co-modaux, c'est-à-dire avec une partie des étudiants en présence et l'autre à distance dans un même temps d'enseignement. J'aurais tendance à redéfinir à présent l'enseignement hybride comme étant une combinaison de temps synchrones avec l'enseignant et l'ensemble des apprenants, et de temps asynchrones pendant lesquels les étudiants, seuls ou en groupes, travaillent sur des activités pédagogiques proposées par l'enseignement avec des supports préparés par l'enseignant lui-même ou des ressources extérieures qu'il a identifiées pour leur pertinence.

La crise sanitaire a inévitablement bouleversé nos pratiques enseignantes. Plus que jamais la scénarisation de nos enseignements est cruciale. Elle impose notamment une forte présence sociale qui, par contraste, peut poser un souci auprès de mes collègues qui n'adoptent pas cette démarche.

Je vois au contraire dans cette crise une occasion unique pour améliorer l'enseignement et identifier plus précisément ce que les étudiants ont besoin d'apprendre et comment les y aider. Cela implique un deuil de contenu et une marche forcée vers plus d'innovation pédagogique. J'espère que cette crise nous fera réfléchir à la proximité qui relie plutôt qu'à la distance.

## Une référente en médecine ?

Grâce à la plateforme PLASMA et à ma capacité à utiliser les outils numériques variés (MOODLE, PANOPTO, WOOCLAP, MENTI, SLACK, GOOGLE Drive, ZOOM...) pour les enseignements, je suis perçue par mes collègues de médecine comme une référente. Il m'a été ainsi demandé de mettre en sur MOODLE le nouveau Parcours d'Initiation Recherche en génétique et je suis sollicitées dès qu'un problème numérique surgit.

# IV. Perspectives

## A. Pistes de modifications

Divers éléments peuvent être améliorés plus ou moins facilement :

### Syllabus :

Je vais préparer une 3ème version avec les prérequis et en améliorant l'esthétique sur la page MOODLE. Je pense aussi fournir une version .pdf avec une date qui fasse foi en cas de litige. J'aimerais aussi donner aux étudiants la correspondance des objectifs avec la taxonomie de Bloom.
## Contenu de l'UE :

La piste d'évolution la plus efficace et qui ferait le plus de sens serait de déplacer la partie méthodologie dans une autre, d'autant que certains éléments sont redondants avec d'autres UEs. Si l'UE5 est allégée de cette partie, je n'ajouterais pas de notions à la partie bioinformatique mais je redécouperais les notions vues sur plus de séances qui pourraient être davantage pratiques. Une autre solution, pas forcément exclusive, serait de basculer une partie de l'enseignement de bioinformatique dès la L3 mais cela impose également une modification des maquettes.

Les étudiants n'identifient pas dans la version actuelle de domaine non couvert essentiel à cet enseignement qui leur semble « très complet ». Il y en a heureusement beaucoup d'autres à leur enseigner ! Les quelques souhaits complémentaires pourraient être explorés dans une autre UE optionnelle au 2nd semestre et permettre peut-être une légère modulation du contenu et de la charge de travail de la partie obligatoire. Reste à cerner ce qui pourrait être réduit. Il peut s'agir de la partie Unix avancé : certains étudiants suggèrent de diminuer la part d'Unix avancé, d'autres ne la trouvent pas assez poussée. Si le temps le permet, la transition Unix-R pourrait aussi être améliorée de même que quelques exemples d'analyse statistique avec R. Pour gagner un peu de temps, on pourrait prévoir de basculer la partie présentant les paquets de R dans la séance d'analyse de données multidimensionnelles mais je crains que ce ne soit trop tardif dans l'enseignement, devant m'appuyer bien avant sur des paquets.

## Activités :

Quelle que soit l'activité proposée, il faudrait en expliquer mieux l'intérêt cognitif car les étudiants, plus habitués à des enseignements passifs, les considèrent parfois comme de la perte de temps. Je dois aussi veiller à ce que les évaluations formatives soient explicites dès le début. Cette année, j'ai fourni la grille critériée de l'atelier un peu tard.

Afin d'évaluer la charge de travail au plus près, je compte leur demander d'indiquer à chaque travail rendu le temps qui leur a été nécessaire pour le réaliser.

Il est nécessaire de mieux cerner ce qui est formateur : les cartes mentales sont-elles si utiles vers le milieu et la fin de l'UE? Ne devrait-on pas en proposer une seule à la fin de l'introduction à Unix pour les aider à mémoriser les commandes de base ? La carte finale synthétisant la bioinformatique doit être retirée. C'était utile pour les enseignants mais pas forcément pour les étudiants.

Les étudiants réclament plus de QCMs, même non évalués pour tester leurs connaissance en auto-positionnement : ils aiment leur côté interactif. Surtout, ils permettent de consolider les apprentissages intermédiaires. Or en l'état actuel, il n'y a que 2 QCMs dans la partie R. C'est une piste à explorer pour la partie Unix avancé. Je conserverai aussi les quizz sur WOOCLAP ou MENTI pendant les séances, car ils peuvent y rester anonymes. Néanmoins, lors d'activité de groupe, je demanderai un nom de groupe pour les motiver collectivement. J'ajouterai un .pdf des résultats sur MOODLE s'ils veulent le revoir après.

Bien que ce soit un sujet délicat au sein du M1, je souhaiterais proposer plus de travail préparatoire asynchrone sous forme de vidéos ou d'exercices simples à la maison. Cela permettrait de dégager plus de temps pour les exercices plus difficiles en classe. Très clairement, la présentation non formative du projet Fil Rouge pourrait être faite en asynchrone, de même qu'une démonstration pour la prise en main de PLASMA. Nous pourrions reprendre les activités préparatoires en classe inversée dans la séance de cours suivante avec une séquence de questions/réponses, par exemple dans WOOCLPA avec un système de vote des questions à prioriser. J'aimerais aussi tester une correction en vidéo d'un exercice plus complexe.

En synchrone, je souhaiterais tester une nouvelle activité : donner un code avec une erreur et le corriger, ou un code sous forme d'un puzzle à réordonner.

L'activité Fil Rouge est sans doute encore trop complexe avec plusieurs jeux de données, même si ceux-ci étaient reliés. C'est dû à un manque de temps de préparation des enseignants avec la
plateforme PLASMA qui a été très chronophage. Nous essaierons de simplifier avec un seul dataset à l'avenir.

## Motivation des étudiants :

Pour la renforcer, j'essaierai d'ajouter plus de contexte professionnel en pointant par exemple les étudiants vers certains de mes scripts utilisés au laboratoire ou en déposant le poster que j'avais réalisé entièrement en R dans un article. Si possible, ce serait bien de leur donner un retour positif des étudiants ou encadrants de stage des années passées.

Je compte conserver la proposition de choisir à la carte entre les deux derniers travaux du Fil Rouge, ce qui avait été apprécié. Que l'un ou l'autre soit réalisé, les objectifs d'apprentissage ne sont pas affectés. Les motivations pour choisir l'un ou l'autre sont hétérogène : pour la partie R, les étudiants ont apprécié de finaliser une analyse de manière réaliste ainsi que la clarté des consignes et de la grille critériée ; pour la partie sur l'analyse de données multidimensionnelles, ils ont préféré le travail en binôme, la date de rendu plus proche et elle convenait mieux à ceux qui n'étaient pas à l'aise en R.

## Posture et gestion du temps en séance synchrone :

Je dois veiller à modifier ma façon de solliciter des questions et leur laisser plus de temps pour les formuler : 5 secondes ne suffisent pas. J'essaierai aussi de tester des méthodes de « penser-comparer-partager » ou introduire le « one minute paper » pour que ceux en difficulté ou timides osent poser des questions anonymes.

La gestion de 2 demi-groupes me pose toujours des difficultés. J'essaierai de bien noter les temps réels dans le 1<sup>er</sup> groupe pour être homogène dans le second.

## Evaluation :

Un retour est essentiel auprès des étudiants. Mieux vaut réduire le nombre d'évaluations et que je puisse les corriger dans un temps raisonnable. Si je n'y arrive pas, il est probable que les étudiants soient eux-mêmes débordés. Une nouvelle règle que je me donne : ne pas imposer plus aux étudiants qu'à moi-même ! Je vais aussi éviter les bonus car les étudiants se sentent obligés de le faire.

Une modification majeure de l'UE a déjà été entérinée en janvier 2021 avec une modification des modalités de contrôle des connaissances. L'UE bascule en effet en contrôle continu intégral (CCI), même s'il y aura a priori un petit devoir sur table pour la partie méthodologie dans la période des examens.

## B. Nouveaux questionnements sur cet enseignement

L'enseignement pourrait évoluer vers un apprentissage des principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) dans l'analyse des données. Si les Jupyter notebooks permettent de respecter les deux derniers aspects, l'origine des données étudiées dans l'UE et leur accessibilité pourraient être améliorées en pointant vers des bases de données publiques.

Une nouvelle problématique est apparue dans le courant de l'année dernière avec des étudiants qui vendaient nos cours et TPs avec leurs réponses sur la plateforme Studocu. Je ne sais pas comment lutter contre cela.

Je suis hyper-sensible. Jusqu'à présent, j'ai peu pris en compte la gestion de mes émotions dans mon enseignement. Pour le bien de mes étudiants et de moi-même, un travail sur la dimension affective dans mes enseignements pourrait être mené.

## C. Leçons à retenir pour d'autres enseignements

J'en retiens deux principales : scénariser et proposer des activités, synchrones et asynchrones. Parmi les activités testées, je retiens particulièrement les **ateliers**. Ce format est formidable pour l'enseignant
qui n'a plus rien à faire une fois l'activité lancée, tout en permettant aux étudiants de se former et de s'auto-positionner par rapport à leurs pairs. Pour l'enseignant, les autres évaluations en CCI impliquent une régularité difficile à respecter, et nécessitant énormément de temps pour la correction.

Concernant l'enseignement distanciel qui est devenu la norme en ces temps, mon expérience dans l'UE5 m'a permis de voir qu'il est préférable d'imposer des groupes dans les sous-salles, sinon les effectifs ne sont pas respectés et les étudiants risquent de former des groupes de niveaux, tandis que les plus timides restent isolés entre eux.

**Mon niveau actuel de centration** : Au terme de ce bilan réflexif, j'ai répondu au questionnaire d'auto-positionnement proposé par le projet « Hy-sup » à l'université Lyon 1 (http://spiralconnect.univ-lyon1.fr/webapp/website/website.html?id=1578544&read=true&pageld=1727). Ce projet vise à mieux comprendre les dispositifs hybrides. Six types de dispositifs ont été décrits (Burton, Borruat et al. 2011):

1. La scène : centré sur l'enseignement et caractérisé par la médiatisation de ressources textuelles

2. L'écran : centré sur l'enseignement et orienté contenus, caractérisé par la médiatisation de ressources multimedia

3. Le gîte : centré sur l'enseignement, caractérisé par l'intégration de ressources et d'intervenants extérieurs au monde académique

4. L'équipage : centré sur l'apprentissage, caractérisé par le soutien au processus de construction des connaissances et sur les interactions interpersonnelles

5. Le métro : centré sur l'apprentissage, caractérisé par l'ouverture, la liberté de choix et l'accompagnement des apprentissages

6. L'écosystème : centré sur l'apprentissage et caractérisé par l'exploitation d'un grand nombre de possibilités technologiques et pédagogiques offertes par les dispositifs hybrides

Pour l'UE5, je suis de type 5 « métro » (Figure 8), ce qui correspond bien à l'idée que je me faisais du montage de cet enseignement. Plus précisément, « dans ces dispositifs, les enseignants accordent une attention particulière :

- à la participation active des étudiants en présence et à distance

- au soutien et à l'accompagnement des étudiants (au niveau des méthodes et de la réflexion sur les processus d'apprentissage)

- à l'entraide étudiante (caractéristique principale)

- à une ouverture à des ressources et à des acteurs externes (caractéristique secondaire).

D'après l'étude, les étudiants impliqués dans un dispositif de type 5 et 6 ont un grand sentiment d'efficacité personnelle, mais ceci peut être provoqué par leur capacité d'adaptation à ces types. Il a en effet été rapporté par des enseignants que ces dispositifs peuvent provoquer une charge de travail et un stress important pour leur prise en main par les étudiants (Deschryver et Charlier 2012).

C'est un point que je dois prendre en compte. Il a pu mettre en difficulté des étudiants dans cette année particulière avec la crise sanitaire et un enseignement purement distanciel. Surtout, si je cherche à transposer ces méthodes d'apprentissage à d'autres enseignements, je dois être prudente et ne les proposer qu'à des étudiants armés pour l'affronter.

J'ai justement été confrontée à ce problème dans une formation professionnelle, le DU de Bioinformatique Intégrative dans lequel je suis co-responsable d'une UE de statistiques avec le logiciel de programmation R. Je pensais que des apprenants se formant à des analyses bioinformatiques étaient particulièrement agiles pour gérer des sources et supports numériques variés. Or ils ont été vite « paniqués » selon leurs termes par la multitude des ressources, pas seulement de mon UE mais de l'ensemble du DU. Les enseignants du DU m'ont eux-mêmes invitée à ne pas utiliser MOODLE pour limiter ces connexions variées, et surtout à éviter une activité de type « ateliers » qui pourrait stresser les apprenants à l'idée d'être évalués par leurs pairs. Je nuance cependant ces affirmations, sans doute motivées par l'ignorance et la peur de la nouveauté. En particulier, le co-responsable de l'UE était peu
claire vandiedonck
UE5 analyse de données massives : 2020

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

D'après vos réponses et en référence aux résultats de la recherche Hy-Sup, le dispositif que vous avez décrit est le plus proche de **Le métro**. Vous pouvez voir votre positionnement dans le radar personnalisé ci-contre élaboré à partir de vos réponses. Ci-dessous, vous trouverez les pourcentages de similarité entre votre dispositif et les autres types que nous avons mis en évidence dans notre recherche. cliquez sur ces dispositifs pour en découvrir les caractéristiques.

<table><thead><tr><th>La scène</th><th>L'écran</th><th>Le gîte</th><th>L'équipage</th><th>Le métro</th><th>L'écosystème</th><th>Non déterminé</th></tr></thead><tbody><tr><td>0.0 %</td><td>0.0 %</td><td>0.0 %</td><td>0.04 %</td><td>64.98 %</td><td>26.54 %</td><td>8.43 %</td></tr></tbody></table>

**Figure 8.** Questionnaire d'auto-positionnement du projet « Hyp-sup » sur l'enseignement hybride proposé lors de l'UE5 en 2020-2021.

disponible et n'a pas souhaité répondre à mon souhait d'échanger sur cet atelier en amont de la formation. C'est bien après le début de la formation à la veille de soumettre cette activité atelier aux apprenants, qu'il s'en est ému. Je n'avais donc pas pu lui en expliquer l'intérêt pédagogique. Au final, il leur a donné un travail bien plus lourd et moins guidé sans aucune grille critériée pour leur évaluation, et en s'y reprenant à trois fois pour donner les instructions. J'espère le convaincre l'an prochain. L'activité atelier abandonnée, je n'ai malgré tout pas renoncé à MOODLE. J'ai testé la capacité des apprenants à s'y connecter par un sondage, tous en moins de 3 minutes sans difficulté particulière, et j'ai ensuite proposé un petit QCM avec feedback spécifique pour les évaluer dans le contrôle continu, sans que cela ait provoqué la panique annoncée par mes pairs. Toutefois, je dois prendre en compte que les apprenants de cette formation ne sont plus de jeunes étudiants en formation initiale et que la remise en route d'un apprentissage académique les déstabilise. Ils ont besoin d'être guidés et que l'information soit recensée dans un lieu unique. C'est définitivement une leçon que je retiens pour un futur DU que je souhaite monter.
De cette expérience dans l'UE5 et cette expérience moins heureuse au DU Bii, je retiens donc trois messages :

- il faut anticiper la charge mentale des étudiants et être progressif dans la façon d'introduire ces différentes activités d'hybridation de l'enseignement

- il faut gérer la dimension instrumentale auprès de mes collègues en commençant par expliquer ces méthodes innovantes avant de les proposer aux étudiants dans des UEs dont je ne suis pas maître à bord, en espérant qu'ils soient convaincus à l'usage

- il faut s'adapter à l'âge des apprenants

## D. Valoriser l'enseignement et la pédagogie

Ce parcours certifiENS a été une source importante de mon épanouissement personnel en tant qu'enseignante.

Malheureusement, penser son enseignement et le transformer est très chronophage. Or ce travail, dont bénéficie directement les étudiants, est peu visible en dehors de la classe, voire caché ou ignoré dans les laboratoires. Il n'est en effet pas quantifiable par les évaluateurs classiques dans les laboratoires de recherche. Obtenir un certificat de pédagogie est donc une manière de valoriser ce travail, bien qu'il soit encore peu reconnu dans le milieu médical qui prône avant tout le DU de pédagogie pour l'obtention de postes hospitalo-universitaires. Même en SDV, les heures passées à monter PLASMA, à adapter nos supports pédagogiques, à former nos collègues, n'ont permis d'obtenir que 8h sur les temps de service de Pierre et Sandrine, et rien pour moi, étant dans une autre UFR.

Un prochain défi pour valoriser ce travail serait de rédiger un article pédagogique.

J'essaie d'accompagner mes pairs dans l'enseignement en faculté de médecine. Malheureusement, cette aide devient de plus en plus chronophage, voire parfois plus une exploitation qu'un accompagnement. J'espère qu'avec le temps, ils y verront aussi un intérêt dans leur propre développement et que cela débouchera aussi sur des collaborations en recherche.

## Conclusion

En conclusion, je n'ai pas réussi à remplir tous les objectifs de transformation pédagogique. Mais était-ce possible en si peu de temps et dans un contexte si compliqué à l'UP et avec la crise sanitaire?

> « Quels que soient les mots utilisés pour décrire nos buts pédagogiques, et quels que soient ces buts, il est impossible d'en atteindre un seul si notre influence n'entraîne pas de quelque façon l'étudiant à être autre une fois le cours terminé » (Mager 1969)

Finalement à la lecture du retour des étudiants, tous ont progressé et se sentent capables d'analyser des données. En cela, ils sont autres. N'était-ce pas l'objectif premier de l'UE ? Je suis fière de les avoir guidés sur ce chemin.
## Bibliographie

Anderson Lorin W, Krathwohl David R, et al. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's Taxonomy of Educational Objectives (Complete edition). *New York: Longman*.

Bloom Benjamin S, Krathwohl David R, and Masia Bertram S (1956). Taxonomy of Educational Objectives, *Longman, New York*, OCLC : 929425977

Brune Jerome S. (1960). The Process of Education, Cambridge, Mass. Harvard University Press

Burton Réginald, Borruat Stéphanie et al. (2011). Vers une typologie des dispositifs hybrides de formation en enseignement supérieur, *Distance et savoirs*, 1(9).

Charlier Bernadette, Deschryver Nathalie et Peraya Daniel (2006). Apprendre en présence et à distance: Une définition des dispositifs hybrides. *Distances et savoirs*, 4(4), 469-496.

Deschryver Nathalie et Charlier Bernadette (2012). Dispositifs hybrides. Nouvelles perspectives pour une pédagogie renouvelée de l'enseignement supérieur. *Rapport final*, https://archive-ouverte.unige.ch/unige:23102

Kelchtermans Geert (2001). Formation des enseignants : l'apprentissage réfléchi à partir de la biographie et du contexte, *Recherche et formation*, 36, 43-67.

Mager Robert F. (1969). Pour éveiller le désir d'apprendre, *édition Gauthier-Villars*, ISBN 2-04-00321-1

Nadeau Marc-André (1998). L'évaluation de programme : théorie et pratique, *Les Presses de l'Université Laval*

Peraya Daniel, Peltier Claire et al. (2012). Ty-pologie des dispositifs de formation hybrides: configurations et métaphores. Quelle université pour demain? *Canada. pp.*147 - 155. *hal-00703589*

Perkel Jeffrey M. (2018). Why Jupyter is data scientists' computational notebook of choice. *Nature* 563, 145-146, doi 10.1038/d41586-018-07196-1

Davies Alan, Hooley Francis et al. (2020). Using interactive digital notebooks for bioscience and informatics education. *PLOS Computational Biology*, 16(11). doi: 10.1371/journal.pcbi.1008326

Rege-Colet Nicole et Berthiaume Denis (2015). La pédagogie de l'enseignement supérieur: repères théoriques et applications pratiques, Tome2: Se développer au titre d'enseignant, *Bере:PeterLang*.

Trigwell Keith et Prosser Michael (2004). Development and use of the approaches to teaching inventory, *Educational Psychology Review*, 16(4), 409-424.

Wang Wusheng (2006). Huang-Shan, Montages Célestes, *Imprimerie nationale édition*, ISBN 978-2-7427-6215-6

## Webographie

http://www.magisteregenet.univ-paris-diderot.fr/

https://moodle.u-paris.fr/course/view.php?id=5280

https://plasmabio.org

https://doi.org/10.5281/zenodo.3630819

https://blog.jupyter.org/plasma-a-learning-platform-powered-by-jupyter-1b850fcd8624

http://centre-alain-savary.ens-lyon.fr/CAS/

http://spiralconnect.univ-lyon1.fr/webapp/website/website.html?id=1578544&read=true&pageld=1727
# Annexes

<table><tr><td>ANNEXE 1. Emploi du temps de l'UE5 pour l'année universitaire 2020-2021</td><td>39</td></tr><tr><td>ANNEXE 2. Fiche de l'UE5 pour la maquette actualisée en janvier 2021</td><td>41</td></tr><tr><td>ANNEXE 3. Syllabus de l'UE5, version 2 publiée pour la rentre de l'année 2020-2021</td><td>43</td></tr><tr><td>ANNEXE 4. Questionnaire d'EEE à l'issu de l'option de bioinformatique</td><td>46</td></tr><tr><td>ANNEXE 5. Sélection de deux cartes mentales d'étudiants sur la partie bioinformatique</td><td>50</td></tr><tr><td>ANNEXE 6. Exemple d'un notebook Jupyter</td><td>51</td></tr><tr><td>ANNEXE 7. Schéma de la plateforme PLASMA</td><td>52</td></tr><tr><td>ANNEXE 8. Scénarisation de la séance d'accompagnement</td><td>53</td></tr><tr><td>ANNEXE 9. Questionnaire d'EEE à l'issu de la 2ème année de l'UE5</td><td>54</td></tr></table>
Annexe 1. Emploi du temps de l'UE5 pour l'année universitaire 2020-2021

<table><thead><tr><th>Semaine</th><th>Date</th><th>Horaires</th><th>Cours</th><th>TD</th><th>TP</th><th>salle reservée</th><th>distanciel/présentiel</th><th>Enseignant(s)</th><th>Contenu</th><th>travail à la maison donné aux étudiants avant les sessions (assiduité évaluée)</th><th>échéancier des travaux évalués à rendre (non exhaustif, sujet à des précisions par vos enseignants)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">37</td><td rowspan="4">mercredi 09/09 14h00-16h00<br/>16h15-18h15<br/>jeudi 10/09 16h15-18h15<br/>vendredi 11/09 14h00-16h00<br/>16h15-18h15</td><td rowspan="4">Cours 1</td><td>TP1 A</td><td></td><td>432C</td><td>présentiel normal en groupes</td><td></td><td>Bruno Tourance, Raphaëlle Versini</td><td>Bases Unix #1</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP1 B</td><td></td><td>432C</td><td>présentiel normal</td><td></td><td>Alain Zider</td><td>Interactions protéiques</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP2 B</td><td></td><td>434C</td><td>présentiel normal en groupes</td><td></td><td>Bruno Tourance, Raphaëlle Versini</td><td>Bases Unix #2</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP2 A</td><td></td><td>434C</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Claire Vandiedonck</td><td>R #1: premiers pas avec R, les différents objets R, les vecteurs-objets de base dans R, l'environnement R</td><td>avoir visualisé 4 vidéos + questions d'auto-évaluation sur moodle</td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">38</td><td rowspan="4">mercredi 16/09 14h00-16h00<br/>16h15-18h15<br/>vendredi 18/09 14h00-16h00</td><td rowspan="4"></td><td>TP3 A</td><td></td><td>432C</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #1 Données en bio, commandes Unix, carte mentale et Awk<br/>- Problèmes des données (massives) en bio<br/>- Principales commandes Unix (quiz WooClap)<br/>- Mind mapping<br/>- Brainstorming en groupe pour la constitution de la carte<br/>- Intro à Awk</td><td>- Construire la carte mentale sur coccite et l'exporter au format pg. Déposer la carte sur Moodle avant le vendredi 25/09 12h00.<br/>- Visionner la vidéo « Everyone needs to learn a little bit of Awk! »<br/>- Manipuler le notebook d'introduction à awk. En reaire une partie dans un terminal.</td><td>Compte-rendu TP bases Unix pour le 18/09</td></tr><tr><td>TP3 B</td><td></td><td>432C</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #1 Données en bio, commandes Unix, carte mentale et Awk<br/>- Problèmes des données (massives) en bio<br/>- Principales commandes Unix (quiz WooClap)<br/>- Mind mapping<br/>- Brainstorming en groupe pour la constitution de la carte<br/>- Intro à Awk</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP4 B</td><td></td><td>434C</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #1 Données en bio, commandes Unix, carte mentale et Awk<br/>- Problèmes des données (massives) en bio<br/>- Principales commandes Unix (quiz WooClap)<br/>- Mind mapping<br/>- Brainstorming en groupe pour la constitution de la carte<br/>- Intro à Awk</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP4 A</td><td></td><td>434C</td><td>hybride</td><td></td><td>Jean-Charles Cadoret</td><td>méthodes d'édition du génome: Talen/CrisperCas9</td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">39</td><td rowspan="4">mercredi 23/09 14h00-16h00<br/>16h15-18h15<br/>REPORTE<br/>vendredi 25/09 14h00-16h00</td><td rowspan="4">Cours 2<br/>Cours 3</td><td>amphi 4C</td><td></td><td>hybride</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #2 Carte mentale Unix, Awk, programmation Bash<br/>- Retour sur la carte mentale Unix.<br/>- Présentation de la grille critérée. Amélioration de la carte.<br/>- Présentation évaluation par les pairs.<br/>- Quiz sur Awk (quiz sur WooClap)<br/>- Exo sur Awk<br/>- Intro à la prog Bash<br/>- Quiz sur Bash (quiz WooClap)</td><td>*Pour la prochaine séance :<br/>- Finaliser la carte mentale des principales commandes Unix et leurs options les plus courantes en respectant la grille critérée fournie. Déposer la carte sur Moodle avant le mercredi 30/09 14h00.<br/>- Lire Zeenerg et al. BMC Bioinformatics, 2004 (nom de gènes dans Excel).<br/>Expliquer pourquoi la manipulation de noms de gènes dans Excel est problématique. Proposer des solutions. Déposer les réponses sur Moodle avant le mercredi 30/09 12h00.<br/>- Explorer le notebook du cours sur Bash (lire le cours + expérimenter tous les exemples).*</td><td>Déposer la carte sur Moodle avant le vendredi 25/09 12h00.</td></tr><tr><td>418C</td><td></td><td>hybride</td><td></td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #3: programmation Bash, analyse RNAseq fil rouge<br/>- Explication évaluation par les pairs pour la carte mentale Unix<br/>- Problème des noms de gènes dans Excel (WooClap + discussion)<br/>- Exercice : conception d'un script Bash pour extraire automatiquement des données (en groupe + script Puzzle)<br/>- Présentation du fil rouge<br/>- Présentation de la notion de Workflow</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP5 B</td><td></td><td>434C</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #3: programmation Bash, analyse RNAseq fil rouge<br/>- Explication évaluation par les pairs pour la carte mentale Unix<br/>- Problème des noms de gènes dans Excel (WooClap + discussion)<br/>- Exercice : conception d'un script Bash pour extraire automatiquement des données (en groupe + script Puzzle)<br/>- Présentation du fil rouge<br/>- Présentation de la notion de Workflow</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP5 A</td><td></td><td>434C</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #3: programmation Bash, analyse RNAseq fil rouge<br/>- Explication évaluation par les pairs pour la carte mentale Unix<br/>- Problème des noms de gènes dans Excel (WooClap + discussion)<br/>- Exercice : conception d'un script Bash pour extraire automatiquement des données (en groupe + script Puzzle)<br/>- Présentation du fil rouge<br/>- Présentation de la notion de Workflow</td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">40</td><td rowspan="4">mercredi 30/09 14h00-16h00</td><td rowspan="4"></td><td>TP6 A</td><td></td><td>432C</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #3: programmation Bash, analyse RNAseq fil rouge<br/>- Explication évaluation par les pairs pour la carte mentale Unix<br/>- Problème des noms de gènes dans Excel (WooClap + discussion)<br/>- Exercice : conception d'un script Bash pour extraire automatiquement des données (en groupe + script Puzzle)<br/>- Présentation du fil rouge<br/>- Présentation de la notion de Workflow</td><td>Pour la prochaine séance :<br/>- Completer le workflow (graphique) d'analyse de données RNA-seq à partir des fichiers templates mis à disposition.<br/>Déposer le fichier sur Moodle (rubrique fil rouge)<br/>avant le mardi 13/10 18h00<br/>- Évaluer la carte mentale des principales commandes Unix et leurs options les plus courantes en respectant la grille critérée (à partir du jeudi 01/10).<br/>Terminer les 5 évaluations avant le mercredi 14/10 14h00.<br/>(Vos évaluations seront ensuite évaluées)<br/>- Lire les articles Grünig et al, Cell systems, 2018.<br/>Kim et al, GigaScience, 2018.<br/>Expliquer comment améliorer la reproductibilité d'une analyse de données.</td><td>Déposer la carte mentale Unix sur Moodle avant le mercredi 30/09 14h00.<br/>Déposer les réponses concrenant les gènes dans excel sur Moodle avant le mercredi 30/09 12h00.</td></tr><tr><td>TP6 B</td><td></td><td>432C</td><td>distanciel synchrone</td><td></td><td>Pierre Poulain</td><td>Unix avancé #3: programmation Bash, analyse RNAseq fil rouge<br/>- Explication évaluation par les pairs pour la carte mentale Unix<br/>- Problème des noms de gènes dans Excel (WooClap + discussion)<br/>- Exercice : conception d'un script Bash pour extraire automatiquement des données (en groupe + script Puzzle)<br/>- Présentation du fil rouge<br/>- Présentation de la notion de Workflow</td><td>- revoir l'ensemble de la session 1<br/>- testez les tutoriaux swir 1 et 3 à 6 du cours *1 R programming*<br/>- Faites les exercices de la session 1 à partir du notebook R session1-practice noteookipynb sur l'environnement ues5 session1 d'adénine. Comme promis, vous avez les corrections des exercices mercredi 23/09 que je posterai sur moodle. Comprènez bien la correction et essavez de refaire les exercices sans la correction. A tout moment vous pouvez repartir du notebook sauvegardé Rsession1-practice noteookupynb<br/>- visualiser une petite vidéo d'introduction sur les matrices (disponible bientôt).</td><td></td></tr><tr><td>TP7 B et A</td><td></td><td>434C</td><td>distanciel synchrone:<br/>https://u-paris.zoom.us/j/7281922541?pwd=aG5DUzdiUxgLzFoZWo3YkIUQUw5Zz09<br/>ID de réunion : 728 192 2541<br/>Code secret : 233465</td><td></td><td>Claire Vandiedonck</td><td>R #2: matrices, dataframes et listes dans R, manipulation des objets R</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP8 A et B</td><td></td><td>434C</td><td>distanciel synchrone avec toute la classe<br/>lien zoom:<br/>https://u-paris.zoom.us/j/7281922541?pwd=aG5DUzdiUxgLzFoZWo3YkIUQUw5Zz09<br/>ID de réunion : 728 192 2541<br/>Code secret : 233465</td><td></td><td>Claire Vandiedonck</td><td>R #3: manipulation des dataframes, figures dans R, début fil Rouge partie R</td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">41</td><td rowspan="4">mercredi 7/10 14h00-16h00</td><td rowspan="4">Cours 4</td><td>amphi 12E</td><td></td><td>distanciel synchrone :<br/>https://u-paris.zoom.us/j/84074950887?pwd=VHNuRVJ6eDMxY2d6nJTeWDvQV2Vqdz09<br/>ID de réunion : 840 7495 0887<br/>Code secret : 474069</td><td></td><td>Alain Zider</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>16h15-18h15</td><td></td><td>amphi AC</td><td>distanciel synchrone :<br/>Participer à la réunion Zoom<br/>https://u-paris.zoom.us/j/84074950887?pwd=VHNuRVJ6eDMxY2d6nJTeWDvQV2Vqdz09<br/>ID de réunion : 840 7495 0887<br/>Code secret : 474069</td><td></td><td>Alain Zider</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP8 A et B</td><td></td><td>434C</td><td>distanciel synchrone avec toute la classe<br/>lien zoom:<br/>https://u-paris.zoom.us/j/7281922541?pwd=aG5DUzdiUxgLzFoZWo3YkIUQUw5Zz09<br/>ID de réunion : 728 192 2541<br/>Code secret : 233465</td><td></td><td>Claire Vandiedonck</td><td>R #3: manipulation des dataframes, figures dans R, début fil Rouge partie R</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TP9 A et B</td><td></td><td>434C</td><td>distanciel synchrone avec toute la classe<br/>lien zoom:<br/>https://u-paris.zoom.us/j/7281922541?pwd=aG5DUzdiUxgLzFoZWo3YkIUQUw5Zz09<br/>ID de réunion : 728 192 2541<br/>Code secret : 233465</td><td></td><td>Claire Vandiedonck</td><td>R #3: manipulation des dataframes, figures dans R, début fil Rouge partie R</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>42</td><td>mardi 13/10<br>mercredi 14/10 14h00-16h00<br>16h15-18h15<br>mercredi 16/10 14h00-16h00<br>16h15-18h15</td><td>TP9 A<br>TP9 B<br>TP10 B<br>TP10 A</td><td>432C<br>432C<br>436C<br>436C</td><td>distanciel synchrone<br>distanciel synchrone</td><td>Pierre Poulain<br>Claire Vandiedonck</td><td>Unix avancé #4 : somme de contrôle + SSH<br>R #4 : rapports, Rmd et stats pour les différents types de données (qualitatives ou quantitatives)</td><td>[] relire le cours et revoir les différents supports dont diapos, vidéos, scripts et notebooks de la session 3<br>[] finir les exercices sans les corrections<br>[] lire et comprendre les corrections<br>[] refaire les exercices sans les corrections<br>[] faire la section 1 de la partie R du Fil Rouge: en binôme, à rendre pour le 23/10 20h00 sur moodle</td><td>Déposer le fichier du workflow RNASeq sur Moodle (rubrique fil rouge) avant le mardi 13/10 18h00<br>Terminer les 5 évaluations par les pairs de la carte mentale Unix avant le mercredi 14/10 14h00.</td></tr><tr><td>43</td><td>mercredi 21/10 14h00-16h00<br>16h15-18h15<br>vendredi 23/10<br>dimanche 25/10</td><td>TD1 A<br>TD1 B</td><td>SG2012<br>SG2012</td><td>présentiel</td><td>Elodie Martin<br>Elodie Martin</td><td>Mise en évidence et cribles basés sur des interactions protéiques; Méthodes Biochimiques; Cribles double-hybrides; Protéomique</td><td></td><td>section 1 de la partie R du Fil Rouge: en binôme, à rendre pour le 23/10 20h00 sur moodle</td></tr><tr><td>44</td><td>lundi 26/10 14h00-16h00<br>16h15-18h15<br>mercredi 28/10 14h00-16h00<br>16h15-18h15<br>REPORTES 14h00-16h00<br>16h15-18h15</td><td>TP11 B<br>TP11 A<br>TP12 A<br>TP12 B<br>Cours-TD6<br>Cours-TD7</td><td>432C<br>432C<br>432C<br>432C<br>204L<br>204L</td><td>distanciel synchrone<br>comodal: lien zoom des CMs</td><td>Claire Vandiedonck<br>Fabien Fauchereau</td><td>R #5: boucles, tests, fonctions, programmation dans R<br>ACP#1</td><td></td><td>QCM en synchrone</td></tr><tr><td>45</td><td>vendredi 6/11 8h30-10h30<br>16h15-18h15<br>samedi 31/10</td><td>TD2 A</td><td>1020SG</td><td>présentiel</td><td>Elodie Martin</td><td>*Outils génétiques chez la Drosophile transgenèse<br>Perte et gain de fonction<br>Analyse clonale<br>...</td><td></td><td>évaluation par les pairs étape 1 partie R du Fil Rouge 31/10 20h00<br>dépôt carte mentale biofo (Unix, R et ACP)</td></tr><tr><td>46</td><td>mercredi 11/11<br>vendredi 13/11 14h00-16h15<br>15h45-18h15</td><td>TP13 A<br>TP13 B</td><td>434C<br>434C</td><td>distanciel synchrone avec toute la classe<br>lien zoom:<br>https://u-paris.zoom.us/j/7281922541?pwd=aG5DUzdiVUxsLzFoZWo3YkIUQUw5Zz09<br>ID de réunion : 728 192 2541</td><td>Fabien Fauchereau, Pierre, Claire<br>Fabien Fauchereau et Pierre/Sandrine/Claire<br>Fabien Fauchereau et Pierre/Sandrine/Claire</td><td>ACP#2 et debrief<br>ACP#2 et debrief</td><td></td><td>évaluation par les pairs de la crate mentale biofo pour le 11/11 20h</td></tr></tbody></table>

légende

méthodo horaire non habituel

bioinfo distanciel synchrone
Cursus porteur : Master de Génétique - M1

Fiche UE /ECUE

Cette fiche a vocation à compléter le tableau maquette, à être un outil d'échange entre responsable d'UE et responsable de mention, un outil de dialogue avec les partenaires si des mutualisations hors UFR sont prévues.

Elle sera une base de travail avec l'UFR tout au long du contrat pour toute demande de modification.

<table><thead><tr><th>Intitulé UE/ECUE</th><th>Approches Génétiques et Génomiques à l'ère des données massives<br>(Genetics and genomics methods in the era of massive data)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Type D'UE/ECUE: obligatoire, optionnelle, libre</td><td>UE obligatoire</td></tr><tr><td>Responsable de l'UE/ECUE</td><td>Alain Zidler et Claire Vandiedonck</td></tr><tr><td>Semestre</td><td>Semestre 1 de Master (niveau M1)</td></tr><tr><td>Nombre d'ECTS</td><td>4</td></tr><tr><td>Mutualisation<br>si extérieur Paris Diderot indiquer<br>établissement</td><td>Autre-pas-ou- maintenance<br>Autre-mise-à-join<br>Autre-mise-à-join-hors-ECU</td></tr><tr><td>Volume horaire présentiel<br>étudiant</td><td>Nombre d'heures de CM : 14h<br>Nombre d'heures de TD : 4h<br>Nombre d'heures de TP : 26h<br>CM : 14h</td></tr><tr><td rowspan="5">Volume boursière</td><td>TD : 4h</td></tr><tr><td>TP : 26h par groupe</td></tr><tr><td>Effets / ab groupe TD-TP</td></tr><tr><td>Travail personnel</td></tr><tr><td>Volume total personnel<br>étudiant</td></tr><tr><td></td><td>Applications sur ordinateur en lignes de commande<br>necessitant un second<br>encaadrant au moins pour les<br>deux premières semaines de TP<br>de 2h = 4h x 2 groupes = 8h<br>(inhibition à Unix)</td></tr><tr><td>Coût enseignement EQTD<br>de l'UE/ECUE</td><td>* Heures dispensées par des enseignants de l'UFR SdV :<br>CM : 14h x 1 GR x 1,5 = 21h<br>TD : 4h x 2 GR x 1 EC = 8h<br>TP : 4h x 2 GR x 2 EC + 12h x 2 GR x 1 EC = 40h<br><br>= Total UFR SdV = 69h</td></tr></tbody></table>

Version 14/04/2021

Annexe 2. Fiche de l'UE5 pour la maquette actualisée en janvier 2021

Cursus porteur : Master de Génétique - M1

<table><tbody><tr><td></td><td><ul><li>Heures dispensées par des enseignants extérieurs à l'UFR SdV :<br>TP : 10h x 2 GR x 1 EC = 20h</li></ul></td></tr><tr><td>Type d'intervenants</td><td>EC SdV : oui<br>CDD SdV : Ater, DCIME SdV:<br>EC, COD autres UFR : oui, EC UFR Medecine<br>HC SdV:<br>intervenants est non rémunérés (ex chercheurs, HU...):</td></tr><tr><td>Soutenabilité UE/ECUE:<br>Différencier les heures<br>effectuées par type<br>d'intervenants</td><td>EC, Ater, DCIME SdV : 69h<br>EC, ATER, DCIME hors UFR : 20h<br>intervenants extérieurs non rémunérés:<br>HC SdV:</td></tr><tr><td>Objectifs en terme de<br>connaissances</td><td>L'objectif de cet enseignement est d'intégrer les approches de génétique, génomique et biologie moléculaire, à l'analyse des données biologiques massives.<br>Les méthodes biologiques s'abordent incuront notamment la transexpression et le clonage insertionnel, les analysera clonales et de surspression, la mire en évidence d'interactions protéiques par des méthodes biochimiques et génétiques, les critères basés sur des interactions protéiques, les outils de modification du génome (CRISPR) et enfin leur utilisation dans des approches génomiques à haut débit.<br>Ces techniques expérimentales génèrent aujourd'hui des données en grand nombre, nécessitant des outils informatiques pour leur traitement, leur analyse, leur représentation et leur interprétation. Il existe des outils en ligne comme Galaxy adaptés à des analyses "standard" mais qui sont très vite limités quand il s'agit d'analyser les résultats plus en détail ou de traiter de très nombreux échantillons, ou encore d'enchainer des traitements complexes (notion de workflow d'analyse). Nouz proposons dans cet enseignement une initiation au travail sous Unix et à la programmation en utilisant le Bash et le langage R, lequel est très adapté à la représentation de données et à leur analyse statistique.<br>L'étudiant sera ainsi mieux armé pour faire face à la diversité et à la quantité des données expérimentales générées par ces approches et à leur analyse de manière indépendante, raisonnable et reproduible.</td></tr><tr><td>Compétences visées</td><td><ul><li>Identifier, comprendre et maîtriser les concepts fondamentaux de la génétique, biologie moléculaire et génomique dans les problématiques de la biologie moderne</li><li>Identifier, choisir et appiquer une combination d'outils expérimentaux et analyptiques adaptés aux problématiques des sciences du vivant</li><li>Maximizeer les concepts et les outils des mathématiques et de l'informationique dans le cadre des problématiques des sciences du vivant</li><li>Utiliser des logiciels d'acquisition et d'analyse de données avec un esprit critique</li></ul></td></tr></tbody></table>

Version 14/04/2021
Cursus porteur : Master de Génétique - M1

<table><tr><td></td><td><ul><li>Conduire de manière autonome les différentes étapes d'une démarche expérimentale et analytique sur des exemples concrets</li><li>Explorer en masse des fichiers selon les données pratiques de stockage d'informations numériques en biologie</li><li>Analyser, représenter et interpréter les données expérimentales</li><li>Manier l'anglais écrit et oral dans un contexte scientifique</li></ul></td></tr><tr><td>Contenu de l'UE/ECUE</td><td>La première partie de l'enseignement sur les méthodes expérimentales sera dispensée sous forme de cours magistraux dans lesquels les enseignants présenteront différentes approches expérimentales permettant de répondre à une question biologique. Les étudiants présenteront ensuite un article illustrant l'utilisation de ces approches en biologie sous forme de classes inversées.<br>La seconde partie de l'enseignement portera sur l'acquisition des outils bioinformatiques de base pour analyser et interpréter les données. Cet enseignement combinera une préparation non présentée des étudiants au moyen de supports vidéo et de documents comprenons en amont de séances pratiques lors de TP sur ordinateur avec des cas d'études en génomique fonctionnelle. Un projet "Ri Rouge" de séquencege haut-débit sera réalisé en enregistrant les complémentarités des outils Unix et R. Les étudiants pourront continuer leur travail à distance grâce à la connexion à un serveur distant. L'enseignement présentera enfin un exemple concret d'analyse de données multi-dimensionnelles en génomique.</td></tr><tr><td></td><td>L'ensemble de cet enseignement (cours, matériel, intervention des étudiants) sera en anglais.</td></tr><tr><td rowspan="3">Modalités de contrôle des connaissances</td><td>Session unique</td></tr><tr><td>Session 1<br><ul><li>-1 présentation d'unité en anglais (10%)</li><li>-1 devoir final (30%)</li><li>-devoirs sur table et à la maison (20%)</li><li>-1 évaluation de projet (50%)</li></ul></td></tr><tr><td>Session 2<br><ul><li>Examen sur table.</li></ul></td></tr></table>
# UE5: Approches génétiques et génomiques à l'ère des données massives - Liens pratiques

Vous trouverez ici les liens pratiques qui seront mis à jour au fur et à mesure pour le suivi général de l'UE: planning, format des cours, connexions, forums.

Veuillez consulter le **forum "Annonces" ci-dessous** pour toute information sur le planning.

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Annonces

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Planning

Lien vers le planning mis à jour au fur et à mesure.

Ce document contient aussi les informations de travail personnel à fournir et les échéances des travaux à rendre pour cette UE.

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Présence

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

chartes signées PlasmaBio

Veuillez déposer ici vos chartes signées pour l'utilisation de la plateforme PlasmaBio.

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Conseils pour équipement informatique

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

zoom pour CM

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

slack

Lien vers le workspace slack dédiée au M1 avec une chaîne pour l'UE5. Nous nous en servirons notamment pour les interactions synchrones en parallèle de zoom.

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

forum méthodologie

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

forum Unix Base 1+2

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

forum Unix avancé

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

forum R et multidimensions

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

video Zoom _debriefUE5_

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<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

## Syllabus

code GN0AU050

4 ECTS

Volume horaire:

CM: 14h + TD: 4h + TP: 26h = 44h total en présentiel

44h de travail personnel

CONTACTS :

Les enseignants responsables de cette UE sont:

Alain Zider (alain.zider@ijm.fr)

Claire Vandiedonck (claire.vandiedonck@univ-paris-diderot.fr)
Jean-Charles Cadoret (jean-charles.cadoret@ijm.fr)
Fabien Fauchereau (fabien.fauchereau@ijm.fr)
Elodie Martin (elodie.martin@univ-paris-diderot.fr)
Pierre Poulain (pierre.poulain@univ-paris-diderot.fr)
Bruno Toupance (bruno.toupance@mnhn.fr)
Raphaëlle Versini (rapha.versini@gmail.com)

Pour tout ce qui concerne les contenus et modalités des enseignements et évaluations, **merci de bien vouloir privilégier les forums** dédiés aux différentes sections de l'UE pour apprendre de vos échanges! Les enseignants viendront bien sûr aussi y répondre à vos questions.

## OBJECTIFS :

L'objectif de cet enseignement est d'intégrer les approches de génétique, génomique et biologie moléculaire, à l'analyse des données biologiques massives.

Les méthodes biologiques abordées incluront notamment la transgenèse et le clonage insertionnel, les analyses clonales et de surexpression, la mise en évidence d'interactions protéiques par des méthodes biochimiques et génétiques, les cribles basés sur des interactions protéiques, les outils de modification du génome (CRISPR) et enfin leur utilisation dans des approches génomiques à haut-débit.

Ces techniques expérimentales génèrent aujourd'hui des données en grand nombre, nécessitant des outils informatiques pour leur traitement, leur analyse, leur représentation graphique et leur interprétation. Il existe des outils en ligne comme Galaxy adaptés à des analyses "standard" mais qui sont très vite limités quand il s'agit d'analyser les résultats plus en détail ou de traiter de très nombreux échantillons, ou encore d'enchaîner des traitements complexes (notion de workflow d'analyse). Nous proposons dans cet enseignement une initiation au travail sous Unix et à la programmation en utilisant le Bash et le langage R, lequel est très adapté à la représentation de données et à leur analyse statistique.

**L'étudiant sera ainsi mieux armé pour faire face à la diversité et à la quantité des données expérimentales générées par ces approches et à leur analyse de manière indépendante, raisonnée et reproductible.**

## COMPÉTENCES VISÉES :

- Identifier, comprendre et maitriser les concepts fondamentaux de la génétique, biologie moléculaire et génomique dans les problématiques de la biologie moderne

- Identifier, choisir et appliquer une combinaison d'outils expérimentaux et analytiques adaptés aux problématiques des sciences du vivant

- Mobiliser les concepts et les outils des mathématiques et de l'informatique dans le cadre des problématiques des sciences du vivant

- Utiliser des logiciels d'acquisition et d'analyse de données avec un esprit critique

- Conduire de manière autonome les différentes étapes d'une démarche expérimentale et analytique sur des exemples concrets

- Explorer en masse des fichiers selon les bonnes pratiques de stockage d'informations numériques en biologie

- Analyser, représenter et interpréter les données expérimentales

- Manier l'anglais écrit et oral dans un contexte scientifique

## CONTENU :

### 1. Méthodologie de la génétique moléculaire

responsable: Alain Zider

Cette partie portera sur les méthodes expérimentales. Elle sera dispensée sous forme de cours magistraux dans lesquels les enseignants présenteront différentes approches expérimentales permettant de répondre à une question biologique. Les étudiants présenteront ensuite un article illustrant l'utilisation de ces approches en biologie sous forme de classes inversées.

### 2. Bioinformatique: Unix, R et données multidimensionnelles

responsable: Claire Vandiedonck

Cette partie portera sur l'acquisition des outils bioinformatiques de base pour analyser et interpréter les données. Cet enseignement combinera une préparation non présentielle des étudiants au moyen de supports vidéo et de documents compagnons en amont de séances pratiques lors de TP sur ordinateur avec des cas d'études en génomique fonctionnelle. Un projet "Fil Rouge" de séquençage haut-débit sera réalisé en enchaînant les complémentarités des outils Unix et R. Les étudiants pourront continuer leur travail à distance grâce à la connexion à un serveur distant. L'enseignement présentera
enfin un exemple concret d'analyse de données multi-dimensionnelles en génomique.

L'ensemble de cet enseignement (cours, matériel, intervention des étudiants) sera en anglais.

## PLANNING

Les séances auront lieu généralement sur 4 plages horaires possibles: mercredi 14h-16h et 16h15-18h15, vendredi 14h00-16h00 et 16h15-18h15. Attention, il y a déjà une exception prévue la première semaine avec un cours le jeudi 10/09 de 16h15-18h15. Toutefois, à l'heure d'édition de ce document, le planning est encore très incertain. En plus de la communication de la part de Laetitia sur l'ensemble du M1, le forum dans la section "Liens pratiques" annoncera les mises à jour et modifications éventuelles spécifiques concernant cette UE.

L'enseignement sera en mode hybride cette année avec des enseignements en présentiel, d'autres en distanciel synchrone et asynchrone. A l'heure d'édition de ce document, les 2 premiers TPs sont prévus en présentiel. Attention le 3ème TP le 16/09 sera avec certitude en distanciel synchrone mais aussi avec une partie asynchrone de préparation en amont. Le format de chaque séance de cette UE sera précisé et mis à jour sur la page "Liens pratiques".

La partie bioinformatique de cet enseignement reposera sur notre toute nouvelle plateforme d'enseignement bioinformatique que nous avons développée, PLASMA: "Plateforme d'eLearning pour l'Analyse de données Scientifiques MAssives" (https://plasmabio.org/). Vous vous connecterez à l'instance "adenine" de la plateforme plasma.bio.org. Les informations de connexion seront indiquées sur la page "Liens pratiques".

Dans cette UE, un gros effort de travail personnel vous sera demandé. En bioinformatique, la régularité de ce travail fait partie de l'apprentissage. Le contenu très progressif du cours vous y aidera. Néanmoins, comme un musicien travaille ses gammes quotidiennement, nous vous recommandons d'essayer de passer au moins 5 minutes par jour à coder!

## RÈGLEMENT :

Toute absence devra être justifiée. Merci de respecter vos groupes.

Les travaux devront être rendus dans les délais.

En présentiel comme en distanciel, les règles de bienséance et de courtoisie sont toujours de mise.

Vous devrez signer une charte de bonne conduite de l'utilisation de la plateforme plasma.bio.org.

Tous les travaux devront être rendus dans les délais, sans plagiat (cela se vérifie). Certains travaux seront demandés en binômes ou petits groupes, d'autres en solo. Si les consignes ne sont pas respectées, le travail ne sera pas évalué.

## MODALITÉS D'ÉVALUATION :

Sous réserve de validation par les instances, les modalités de contrôle des connaissances seront en contrôle continu intégral cette année. L'évaluation comprend (% correspondant à la note finale):

* pour la partie "méthodologie de la génétique moléculaire" (40%)

- 1 présentation d'article en anglais (10%)

- 1 devoir (30%)

* pour la partie "bioinformatique" (60%)

- 4 QCMs (2 pour Unix, 2 pour R) (15%)

- 1 compte-rendu de TP (5%)

- 1 projet Fil rouge (40%):

part I: RNASeq workflow sous Unix (10%)

part II: Analyse d'expression différentielle sous R: RNASeq et puces (~20%)

part III: analyse multidimensionnelle (10%)

## LIENS PRATIQUES :

Tous les liens pratiques pour cet enseignement (planning, format de cours, connexions) seront mis dans la section "Liens pratiques" tout en haut de chaque page du cours sur MOODLE.
# Annexe 4. Questionnaire d'EEE à l'issu de l'option de bioinformatique

## Evaluation de l'enseignement de bioinformatique

Page 1

Bonjour à tous,

Voici un questionnaire anonyme d'environ 15 minutes.

Si tout est bien paramétré, vous pouvez démarrer le questionnaire, l'interrompre et le reprendre quand vous le souhaitez.

Il contient 8 pages:

1. informations basiques

2. qualité globale de l'enseignement

3. objectifs et contenu de l'enseignement

4. temps de travail, difficulté

5. vous et la bioinformatique

6. vos évaluations

7. utilisation des connaissances acquises

8. pistes pour améliorer l'enseignement

Il y a au total 50 questions, avec 3 à 14 questions par page.

Les questions obligatoires sont indiquées par une * rouge.

Si vous ne souhaitez pas entrer de texte dans une case à compléter, entrez un espace pour éviter une erreur!!!

Un grand merci par avance de votre contribution!

### Page 1 - Informations basiques

1. Chez vous, vous aviez accès pendant les enseignements à un ordinateur (cochez au moins une réponse) :

○ PC ○ Mac ○ Unix ○ Aucun

2. Pour réaliser les projets Unix et R, avez-vous eu besoin d'utiliser les salles du SCRIPT ? (cochez une réponse par ligne):

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

3. Avant cette UE, aviez-vous déjà appris un langage de programmation ? (cochez au moins une réponse)

○ non

○ oui, précisez le(s)quel(s)?

Page 2

### Page 2 - Qualité globale de l'enseignement

4. Globalement, comment jugez-vous la qualité de cet enseignement ? (cochez une réponse)

○ nulle

○ médiocre

○ correcte

○ bonne

○ très bonne

○ excellente

○ ne se prononce pas

5. Globalement, comment jugez-vous la qualité du matériel pédagogique ? (cochez une réponse)

○ nulle

○ médiocre

○ correcte

○ bonne

○ très bonne

○ excellente

○ ne se prononce pas

6. Globalement, comment jugez-vous la qualité pédagogique de vos enseignants ? (cochez une réponse)

○ nulle

○ médiocre

○ correcte

○ bonne

○ très bonne

○ excellente

○ ne se prononce pas

7. Globalement, comment jugez-vous la motivation de vos enseignants ? (cochez une réponse)

○ nulle

○ médiocre

○ correcte

○ bonne

○ très bonne

○ excellente

○ ne se prononce pas

8. Globalement, comment jugez-vous la disponibilité de vos enseignants ? (cochez une réponse)

○ nulle

○ médiocre

○ correcte

○ bonne

○ très bonne

○ excellente

○ ne se prononce pas

Page 3

### Page 3 - Objectifs et contenu de l'enseignement

9. Globalement, cet enseignement correspondait-il à vos attentes ? (indiquez votre réponse sur l'échelle de pas du tout (–) à parfaitement (++))

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

10. Concernant les parties R et Unix, avez-vous vu : (indiquez vos réponses sur l'échelle de pas du tout (–) à parfaitement (++))

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

le lien entre les deux parties

la complémentarité des utilisations

11. Cette UE vous a-t-elle permis de développer vos compétences en Unix ? (cochez une réponse)

○ Oui

○ Non

○ Ne se prononce pas

12. Cette UE vous a-t-elle permis de développer vos compétences en R ? (cochez une réponse)

○ Oui

○ Non

○ Ne se prononce pas

13. Cette UE vous a-t-elle permis de développer vos compétences en programmation ? (cochez une réponse)

○ Oui

○ Non

○ Ne se prononce pas

14. Avant de suivre cette UE, comment jugeriez-vous votre niveau ? (cochez une réponse par ligne)

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

sur Unix

en R

en programmation

15. Après avoir suivi cette UE, comment jugeriez-vous votre niveau ? (cochez une réponse par ligne)

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

sur Unix

en R

en programmation

Page 4

### Page 4 - Temps de travail, difficulté
**16** * Globalement, pensez-vous que cette UE nécessitait plus d'efforts de votre part que pour les autres enseignements de votre cursus ? *(cochez une réponse)*

○ ne se prononce pas

○ non

○

oui (indiquez une valeur numérique correspondant au facteur par rapport à une autre UE du M1, exemple : 2 si vous pensez que l'UE nécessitait deux fois plus d'effort)

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

**17** * Globalement, comment jugez-vous la difficulté de cet enseignement ? *(cochez au moins une réponse)*

○ trop difficile

○ difficile mais faisable avec des gros efforts

○ difficile mais faisable avec des efforts modérés

○ assez difficile mais faisable sans trop d'efforts

○ facile

○ très facile

○ autre, précisez :

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

**18** * Globalement, pensez-vous que la difficulté était nécessaire pour acquérir un minimum de compétences ? *(indiquez votre réponse sur l'échelle)*

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

**19** * En moyenne, vous diriez que votre travail personnel (cours et exercices, **HORS PROJET**) pour la partie Unix était de: *(cochez une réponse)*

○ 0 à 30 minutes par semaine

○ 30 minutes à 1h par semaine

○ 1h à 2h par semaine

○ >2h par semaine

**20** * En moyenne, vous diriez que votre travail personnel (cours et exercices, **HORS PROJETS**) pour la partie R était de: *(cochez une réponse)*

○ 0 à 30 minutes par semaine

○ 30 minutes à 1h par semaine

○ 1h à 2h par semaine

○ >2h par semaine

**21** * Pensez-vous que les exercices pratiques de R vous aidaient à assimiler les cours ? *(cochez une réponse)*

○ Je ne sais pas, je ne les ai pas faits

○ Pas du tout

○ Un peu

○ Oui

○ Ne se prononce pas

**22** * Concernant les exercices pratiques de R, les avez-vous essayés : *(cochez une réponse par ligne)*

avant la diffusion de la correction

après la diffusion de la correction

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

**23** * Les QCMs R étaient accessibles après vos évaluations. Les avez-vous refaits depuis pour vérifier vos connaissances ? *(cochez une réponse)*

○ oui

○ non

○ je ne savais pas qu'on pouvait les refaire

○ ne se prononce pas

**24** * Pensez-vous que le contenu des cours et des exercices vous donnait les bases nécessaires pour faire les projets ? *(indiquez votre réponse sur l'échelle)*

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

**25** * Avez-vous eu besoin de chercher des informations auprès d'autres sources? *(cochez une réponse)*

○ ne se prononce pas

○ non

○ oui, pouvez-vous donner des exemples?

**26** * Le forum était-il utile ? *(cochez une réponse)*

○ oui

○ non

○ il y avait un forum ?

○ je savais qu'il y avait un forum mais je ne l'ai pas consulté

○ ne se prononce pas

**27** * Combien de temps vous a-t-il été nécessaire pour accomplir le projet Unix ? *(Indiquez une valeur numérique approchée, exemple : 20 pour 20 heures)*

Ne pas utiliser de séparateur des milliers.

**28** * Combien de temps vous a-t-il été nécessaire pour accomplir le projet R Fil Rouge ? *(Indiquez une valeur numérique approchée, exemple : 20 pour 20 heures)*

Ne pas utiliser de séparateur des milliers.

**29** * Combien de temps vous a-t-il été nécessaire pour accomplir le projet R Génétique ? *(Indiquez une valeur numérique approchée, exemple : 20 pour 20 heures)*

Ne pas utiliser de séparateur des milliers.

Page 5

Page 5 - Vous et la bioinformatique

**30** * Après cette UE, que pensez-vous de la bioinformatique : *(cochez une réponse)*

○ j'ai adoré et je voudrais en faire plus

○ j'ai bien aimé, je compte m'améliorer un peu par la pratique, mais je ne compte pas suivre des enseignements dédiés

○ j'ai peu aimé mais je suis convaincu que c'était nécessaire

○ j'ai compris que ce n'est définitivement pas pour moi

○ autre, mecti de préciser en quelques mots

<figure><img src="image_38.png" /></figure>
**31** * Quel aspect de la bio-informatique avez-vous le plus apprécié ?

(réponse libre, exemples non exhaustifs : Unix, R, la manipulation de gros fichiers, faire un workflow de NGS, les exemples appliqués en génomique, la bio-analyse, la visualisation/représentation des données, les fonctions à coder...)

**32** * Quel aspect de la bio-informatique avez-vous le moins apprécié ?

(réponse libre, exemples non exhaustifs : Unix, R, la manipulation de gros fichiers, faire un workflow de NGS, les exemples appliqués en génomique, la bio-analyse, la visualisation/représentation des données, les fonctions à coder...)

**33** * Êtes-vous convaincus de la pertinence d'utiliser Unix (awk par exemple), mais aussi la communication via ssh ou la gestion d'empreinte de fichiers (md5sum par exemple) pour la gestion et la manipulation de données provenant de séquençage haut débit ? (cochez une réponse)

○ oui ○ non ○ ne se prononce pas

**34** * Êtes-vous convaincus de la pertinence d'utiliser R pour visualiser et analyser des données de génomique ? (cochez une réponse)

○ oui ○ non ○ ne se prononce pas

Page 6

Page 6 - Vos évaluations

**35** * L'évaluation sous forme de contrôle continu était-elle motivante ? (cochez une réponse)

○ oui ○ non ○ ne se prononce pas

**36** * Voudriez-vous un examen final au lieu de projets ? (cochez une réponse)

○ oui

○ non

○ ne se prononce pas

**37** * Pensez-vous que les notes finales obtenues soient justes par rapport au travail que vous avez fourni ? (texte libre)

Page 7

Page 7 - Utilisation des connaissances acquises

**38** * Faites-vous ou allez-vous faire de la bioinformatique pour analyser vos données pendant votre stage de M1 ? (cochez une réponse)

○ oui ○ non ○ ne se prononce pas

**39** * Les cours Unix vous ont-ils été utiles pour votre stage ? (cochez une réponse)

○ oui ○ non ○ ne se prononce pas

**40** * Les cours R vous ont-ils été utiles pour votre stage ? (cochez une réponse)

○ oui ○ non ○ ne se prononce pas

**41** * Quel aspect n'a pas été abordé dans l'enseignement de bioinformatique dont vous auriez eu besoin ? (réponse libre en 5 lignes max)

Page 8

Page 8 - Pistes pour améliorer l'enseignement

**42** * L'UE fait actuellement 20h. Quel volume horaire vous parait-il nécessaire pour acquérir un niveau suffisant en bioinformatique dans votre cursus ? (indiquez une valeur numérique)

Ne pas utiliser de séparateur des milliers.

**43** * Nous étudions la possibilité d'enregistrer certains cours sous forme de vidéo pour libérer plus de plus de temps à l'acquisition de la pratique en classe.

Comment jugez-vous cette idée ? (indiquez votre réponse sur l'échelle)

inutile ± excellent

**44** * Si nous mettons cette idée en pratique, quelle proportion des cours devrait-être sous forme de vidéo ? (indiquez une valeur numérique, exemple 50 pour 50%)

Ne pas utiliser de séparateur des milliers.
45 * Quelle durée maximale consentiriez-vous à regarder avant le cours ? Indiquez-les combinaisons de nombre de vidéos (en colonnes) et de durée (en ligne)

0 à 5 min

5 à 10 min

10 à 15 min

15 à 20 min

20 à 25 min

25 à 30 min

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

46 Si vous le souhaitez, complétez votre avis sur cette idée de vidéos (texte libre, max 5 lignes)

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

47 Si vous le souhaitez, en quelques mots et de façon constructive, proposez-nous des pistes pour améliorer cette UE sans heure supplémentaire (texte libre, max 25 lignes)

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

48 * Dans la formation du magistère, pensez-vous que toute ou partie de cette UE devrait être obligatoire ? (cochez une réponse)

o oui o non o ne se prononce pas

49 Si vous avez répondu oui à la question précédente, merci de préciser ce qui vous semblerait obligatoire et ce qui serait optionnel (texte libre, max 10 lignes)

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

50 Avez-vous un dernier commentaire? (texte libre, 30 lignes max)

<figure><img src="image_43.png" /></figure>
# Annexe 5. Sélection de deux cartes mentales d'étudiants sur la partie bioinformatique

## Année 2019-2020

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

## Année 2020-2021

coglipé
made for free at coglipé.com

<figure><img src="image_45.png" /></figure>
Annexe 6. Exemple d'un notebook Jupyter

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
Annexe 7. Schéma de la plateforme PLASMA

<figure><img src="image_47.png" /></figure>
Annexe 8. Scénarisation de la séance d'accompagnement

<table><thead><tr><td>N'de séquence</td><td>Durée</td><td>Horaires</td><td>Intitulé</td><td>Description des activités</td><td>Matériel/Ressources</td></tr></thead><tbody><tr><td>Seq1</td><td>3'</td><td>14h00-14h03</td><td>Démarrage</td><td>Titre de la session, rappel planning pour la partie R de l'UE, plan et objectifs d'apprentissage de la session</td><td>- session zoom<br/>- diaporama sur moodle</td></tr><tr><td>Seq2</td><td>12'</td><td>14h03-14h15</td><td>Debrief de la session 2</td><td>Courte séquence pour évaluer de mon côté le travail fourni pendant la semaine par les étudiants et autoévaluation sur les objectifs d'apprentissage passés. Cette activité inclut un sondage sur wooclap et un debrief intreactif pour qu'ils puissent me poser leurs dernières questions avant l'évaluation qui suit.</td><td>- présence sur moodle<br/>- sondage sur wooclap avec 5 questions dont 3 d'autoévaluation<br/>- zoom en utilisant les retours non verbaux et les levées de main</td></tr><tr><td>Seq3</td><td>20'</td><td>14h15-14h35</td><td>Evaluation en CC</td><td>Evaluation de leur apprentissage des objets de base dans R: les vecteurs, vu lors des deux précédentes sessions<br/>-> Les étudiants ont 15 questions sur moodle de type question à choix unique ou multiple. Les modalités de notation sont annoncées sur le site. Afin d'éviter la triche, les questions et les items à ces questions sont ordonnés aléatoirement. De plus, je ne leur donne que 12 minutes pour le réaliser. C'est largement suffisant: testé sur un collègue en 7 minutes. L'intérêt est aussi de ne pas avoir que des notes trop entre 18 et 20 afin de pouvoir répartir ensuite les étudiants en sous-groupe selon leur niveau.<br/>Je prends ensuite 5 minutes de debrief pour expliquer certains points des questions. Le QCM sera de nouveau mis en ligne à partir de lundi avec un feedback pour s'auto-évaluer.</td><td>- QCM sur moodle<br/>- échange interactif sur zoom en réponse à leurs questions sur les notions vues dans les précédentes sessions</td></tr><tr><td>Seq4</td><td>20'</td><td>14h35-14h55</td><td>Manipulation des dataframes</td><td>Portion de cours classique descendante où je présente les astuces et pièges pour manipuler des dataframes en m'appuyant sur les diapositives 6 à 16.<br/>Optionnel: les étudiants peuvent suivre en parallèle de manière active s'ils le souhaitent grâce au fichier contenant toutes les commandes qu'ils peuvent lancer directement sans avoir à les écrire.</td><td>- suite su diaporama sur moodle<br/>- script reprenant les commandes sur les diapositives disponible sur moodle</td></tr><tr><td>Seq5</td><td>30'</td><td>14h55-15h25</td><td>Application sur les dataframes</td><td>Les étudiants sont répartis en groupes de 4. L'attribution des groupes est réalisée par tirage aléatoire de sorte que chaque groupe aura une composition homogène en termes de niveau d'apprentissage à ce stade de l'UE. L'objectif de cette répartition est de favoriser l'entraide. Ce niveau est déterminé à partir de leur évaluation lors de la séquence 3. J'ai écrit un script pour faire cette répartition que je devrais faire tourner en direct et qui prendra peut-être quelques minutes. A noter que les étudiants présents dans la salle informatique formeront des groupes sur place pour ne pas créer de la cacophonie dans les sous-salles sur zoom. Ils resteront dans la salle principale. L'activité consiste en la réalisation d'un exercice guidé sous forme d'un fichier de type notebook peremittant d'intégrant des conseils, des instructions et des cellules dans lesquelles les étudiants peuvent entrer leur code. Ces notebooks se chargent sur le serveur adenine de PlasmaBio. Les étudiants ont déjà eu plusieurs fois de tels supports depuis le début de cette UE et ils devraient savoir les ouvrir et les charger.<br/>Le fichier qui sert pour cet exercice fait le lien avec plusieurs parties de l'UE. Il s'agit de données sur la mouche Drosophile, organisme modélisé étudié en génétique et pour lequel les différenyes méthodes génomique sont présentées dans la partie méthodologie de l'UE. Une base de données publique dédiée collecte les expériences réalisées sur cet organisme. Les étudiants travaillent là sur des données de transcriptomique (expression des gènes). Ce type de données est utilisé à plusieurs reprises dans cette UE, y compris dans le projet Fil Rouge, et dans une autre UE (UE1) lors du 1Er semestre. Le fichier utilisé pour cet exercice a déjà été utilisé lors de la séance n°2 de bioinformatique sur le langage Unix. Les étudiants verront ainsi comment utiliser le langage Unix ou R sur un même type de fichier pour répondre à différentes questions. Les étudiants auront une correction détaillée avec des notions pouvant être approfondies à partir de lundi.<br/>Afin de challenger les étudiants, un petit quizz sur wooclap en mode compétition collectera les premières réponses à l'exercice. La séquence s'achève en salle commune avec les réponses sur wooclap.</td><td>- notebook R des exercices de cette session R à utiliser sur le serveur adenine de la plateforme PlasmaBio<br/>- un fichier de données commun à d'autres parties de l'UE5<br/>- wooclap pour des questions par groupe en mode compétition</td></tr><tr><td>Seq6</td><td>40'</td><td>15h25-15h40</td><td>Pause</td><td>Indispensable. J'ai volontairement créé un retour en classe entière avant sur zoom pour éviter qu'ils ne restent à travailler par petits groupes pendant la pause comme certains l'ont fait lors de la session 2.</td><td>distribution de tasses de café, thé et de gateaux virtuelle</td></tr><tr><td>Seq7</td><td>15'</td><td>16h20-16h35</td><td>Identifier les bonnes fonctions pour créer ses figures à façon</td><td>Cette séquence est réalisée avec quelques diapos introductives, puis sous forme de démonstration en live. Afin de donner du choix sur les méthodes d'apprentissage et sur la façon dont ils pourront retravailler l'enseignement chez eux, les étudiants peuvent:<br/>- suivre la démo de manière passive (mais en posant des questions!) -> méthode recommandée<br/>- lancer les commandes depuis le script sur rstudio ou sur le lab d'adenine ou leur ordinateur<br/>- suivre le diaporama correspondant</td><td>- échange interactif sur zoom en direct en utilisant les retours non verbaux et/ou le tchat<br/>- script du cours de la session 3 incluant les commandes de la démo déjà donné lors de la séquence 4<br/>- suite du diaporama</td></tr><tr><td>Seq8</td><td>15'</td><td>16h35-16h50</td><td>Application sur les figures</td><td>Jeu en mode compétition avec menti réalisé individuellement par les étudiants. Les étudiants doivent trouver le plus vite possible dans les diapos ou les liens indiqués les bonnes fonctions ou les bons paramètres pour customiser leurs figures. Les questions posées sont reliées à l'exercice de la séquence suivante.</td><td>- toutes les ressources de ce cours (diaporama) ou de l'UE et autres...<br/>- menti pour les questions en mode compétition</td></tr><tr><td>Seq9</td><td>15'</td><td>16h50-17h05</td><td>Conclusion</td><td>Les étudiants sont répartis dans les mêmes 4 groupes qu'à la séquence 5. Les étudiants doivent démarrer l'exercice 2. Ils s'agit de générer une figure modèle grâce aux fonctions et paramètres vues lors des deux séquences précédentes. Pas de compétition ici. Cet exercice habituellement les motive: c'est un test à cette heure de l'après-midi.</td><td>- notebook R des exercices de cette session R à utiliser sur le serveur adenine de la plateforme PlasmaBio</td></tr><tr><td>Seq10'</td><td>17h05-17h15</td><td>Tampon/Présence si besoin</td><td></td><td>En classe entière, avec des diapositives, je présente le travail personnel de la semaine en distanciel. Pour la semaine prochaine les étudiants auront à finir les exercices et à les retravailler avec et sans correction qui serai disponible lundi. Ils devront réaliser la 1ère étape de la partie R du projet Fil Rouge que je présente un peu plus: contexte et objectifs. Ce projet a tout juste démarré dans la partie Unix avancée de R. J'explique la connexion entre les deux. La 1ère étape sera réalisée en ateliers. La semaine prochaine ils évalueront le travail par leurs pairs grâce à l'aide de la solution que je leur donnerai.<br/>Cette séquence se termine par un sondage final sur wooclap leur demandant de classer les activités de la séance par ordre de préférence.</td><td>suite du diaporama<br/>- atelier sur moodle</td></tr></tbody></table>
# Annexe 9. Questionnaire d'EEE à l'issu de la 2ème année de l'UE5

## Evaluation de l'enseignement de l'UE5 2020-2021

### Page 1

Bonjour à tous,

Voici un questionnaire anonyme d'environ 25-35 minutes.

Si tout est bien paramétré, vous pouvez démarrer le questionnaire, l'interrompre et le reprendre quand vous le souhaitez.

Il contient 8 pages:

1. informations basiques - environnement de travail

2. qualité globale de l'enseignement

3. objectifs et contenu de l'enseignement

4. temps de travail, difficulté

5. vous et la bioinformatique

6. vos évaluations

7. utilisation des connaissances acquises

8. pistes pour améliorer l'enseignement

Il y a au total 78 questions (2 exclusives), avec 3 à 24 questions par page (moy=10, mediane=5 par page).

Les questions obligatoires sont indiquées par une * rouge.

Si vous ne souhaitez pas entrer de texte dans une case à compléter, entrez un espace pour éviter une erreur!!!

Un grand merci par avance de votre contribution!

### Page 1 - Informations basiques - environnement de travail

1

A quel groupe de TP apparteniez-vous? (cochez une case)

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Comment qualifieriez-vous votre environnement de travail à domicile pour les enseignements en distanciel?

2

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En nous plaçant dans un contexte hors crise sanitaire, comment voyez-vous l'utilité de la plateforme Plasma développée par vos enseignants pour la partie bioinformatique?

9

☐ aucune

☐ modérée

☐ très bonne

☐ indispensable

3

Chez vous, vous aviez accès pendant les enseignements à un ordinateur (cochez au moins une réponse) :

☐ PC

☐ Mac

☐ Unix

☐ Aucun

4

Pour suivre efficacement les enseignements en distanciel de bioinformatique, un second écran ou grand écran peut-être utile.

☐ j'étais déjà équipé(e) avant la rentrée

☐ je me suis équipé(e) à mes frais

☐ j'ai bu bénéficier du prêt d'un second écran

☐ je n'ai toujours qu'un seul petit écran et cela rend les enseignements difficiles à suivre

☐ je n'ai qu'un seul petit écran mais cela ne me gêne pas pour suivre les enseignements

5

Pour réaliser les projets Unix et R, avez-vous eu besoin d'utiliser les salles informatiques de l'université ? (cochez une réponse par ligne):

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R:: Projets R

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6

Chez vous, quel est votre type de connexion internet sur votre ordinateur si vous en avez un? (cochez au moins une réponse)

☐ fibre filaire domicile

☐ fibre wifi domicile

☐ adsl filaire domicile

☐ adsl wifi domicile

☐ wifi des voisins

☐ 4G personnelle

☐ 4G famille/amis/voisin

☐ modem

☐ autre, précisez le(s)quel(s)?

☐ aucune

7

Les évènements sanitaires nous ont contraints à réaliser la plupart des enseignements en distanciel.

Comment jugez-vous la faissabilité des enseignements (objectifs et continuité pédagogiques)?

<table><thead><tr><th>enseignement distanciel impossible</th><th>partiellement possible mais avec un impact négatif</th><th>partiellement possible avec un impact neutre</th><th>totalement possible avec un impact neutre</th><th>totalement possible avec un impact positif</th></tr></thead><tbody><tr><td>●</td><td>○</td><td>○</td><td>○</td><td>○</td></tr><tr><td>●</td><td>○</td><td>○</td><td>○</td><td>○</td></tr></tbody></table>

méthodologie

bioinformatique

8

Dans le contexte de la crise sanitaire, comment voyez-vous l'utilité de la plateforme Plasma développée par vos enseignants pour la partie bioinformatique?

☐ aucune

☐ modérée

☐ très bonne

☐ indispensable

9

☐ aucune

☐ modérée

☐ très bonne

☐ indispensable

Page 2

Page 2 - Qualité globale de l'enseignement

10

Globalement, comment jugez-vous la qualité de cet enseignement ? (cochez une réponse)

○ nulle

○ médiocre

○ correcte

○ bonne

○ très bonne

○ excellente

○ ne se prononce pas

11

Globalement, comment jugez-vous la qualité du matériel pédagogique ? (cochez une réponse)

○ nulle

○ médiocre

○ correcte

○ bonne

○ très bonne

○ excellente

○ ne se prononce pas

12

Globalement, comment jugez-vous la qualité pédagogique de vos enseignants ? (cochez une réponse)

○ nulle

○ médiocre

○ correcte

○ bonne

○ très bonne

○ excellente

○ ne se prononce pas

*