Self-Assessment – Module 1- TASK#1

Upstream C2, Self-Assessment Module 1, Dictation

CI101 - All Module Self Assessment Questions

Dès le début de vos recherches, vous allez collecter, produire et exploiter des données. La gestion des données (Research Data Management - RDM) fait partie du processus de recherche. Elle concerne l'ensemble des opérations de collecte, description, stockage, traitement, analyse, archivage et mise en accès des données. (extrait de : Passeport pour la Science Ouverte. Guide pratique pour les doctorants ) "La science ouverte est la diffusion sans entrave des publications et des données de la recherche. Elle s’appuie sur l’opportunité que représente la mutation numérique pour développer l’accès ouvert aux publications et – autant que possible – aux données de la recherche. "Les données de la recherche sont la matière première de la connaissance. Les partager, c'est ouvrir de nouvelles perspectives scientifiques" Source : Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018 Source image : https://bibliotheques.univ-tlse3.fr/file/composantes-science-ouverte Cette page est une introduction à la gestion des données de recherche. Elle présente quelques concepts et étapes clés pour vous engager dans cette démarche. Consultez les liens pour approfondir vos connaissances. • What are data ? Définition des données de recherche de l’OCDE (2007) « Enregistrements factuels (chiffres, textes, images, sons) utilisés comme source principale pour la recherche scientifique et généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider les résultats de la recherche. Un ensemble de données de recherche constitue une représentation systématique et partielle du sujet faisant l’objet de la recherche ». Exemples • les images d’une ville préhistorique deviennent des données pour un chercheur qui étudie l’histoire de cette ville; • les « données » d’un linguiste peuvent être des écrits ou des discours, des enregistrements de locuteurs ; • les « données » d’un médiéviste sont des sources archivistiques, archéologiques, épigraphiques, iconographiques, littéraires ; • les « données » d’un géologue rassemblent des coupes et observations de terrain consignées sur un carnet, des résultats de carottage, des analyses d’échantillons, des données sismographiques… • • Pourquoi partager ses données ? "La science ouverte vise à construire un écosystème dans lequel la science est plus cumulative, plus fortement étayée par des données, plus transparente, plus rapide et d’accès plus universel.La science ouverte favorise également les avancées scientifiques, particulièrement les avancées imprévues, ainsi que l’innovation, les progrès économiques et sociaux, en France, dans les pays développés et dans les pays en développement. Enfin, la science ouverte constitue un levier pour l’intégrité scientifique et favorise la confiance des citoyens dans la science. Elle constitue un progrès scientifique et un progrès de société." Source : Plan national pour la Science Ouverte (2018) Les enjeux de l'Open Data • enjeux patrimoniaux o preuve et mémoire (éviter les pertes de données) • enjeux économiques o valeur économique de la donnée o réutilisation gratuite ou payante des données, exploitation des résultats de recherches antérieures (éviter de refaire ce qui a déjà été validé), o accélération de l'innovation et le retour sur investissement dans la R&D • enjeux scientifiques o de "hypothesis-driven" à "data-driven" o plus de visibilité pour le scientifique • enjeux sociétaux o participation des citoyens et de la société civile : "Citizen science" o confiance en la recherche Pour aller plus loin • Site Doranum : https://doranum.fr/enjeux-benefices/fiche-synthetique/ • Adopter de bonnes pratiques tout au long du cycle de vie des données De bonnes pratiques de gestion à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée sont un préalable indispensable à l’ouverture des données et à leur réutilisation. • Rechercher des données Pour identifier des jeux de données (datasets) pertinents pour votre thèse, des outils de recherche sont disponibles. Suivez ces liens pour les découvrir : • Site Doranum : https://doranum.fr/acces-visualisation/rechercher-donnees/ • Site DataCC - Vos besoins, trouver des données : https://www.datacc.org/vos-besoins/trouver-des-donnees/ • Fiche CoopIST : Trouver des jeux de données via des bases pluridisciplinaires et des moteurs de recherche Pensez-aussi à consulter l'entrepôt institutionnel Data INRAE Page de présentation du portail • Choisir les bons formats et bien organiser vos données  Choisir des formats de fichier : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Choisir-des-formats-de-fichier  Nommer et organiser vos fichiers de données : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Nommer-et-organiser-ses-fichiers-de-donnees Pour aller plus loin • Jaouen, G.- Gérer ses données. Pourquoi, Comment ? Séminaire - Guadeloupe, du 25 au 27 Novembre 2019 – CRAG INRA • Bien décrire et documenter ses données La description d’un jeu de données se fait à l’aide de métadonnées (*) qui doivent apporter suffisamment d'éléments (sur la collecte des données, les unités de mesure employées...) pour chercher et trouver le jeu de données, juger de sa qualité/fiabilité, et pouvoir le comprendre ou le réutiliser dans un autre contexte. (*) Définition des métadonnées : Ensemble d’informations structurées qui décrit, explicite, localise une ressource informationnelle, dans le but d’en faciliter la recherche, l’usage, et la gestion. Source : NISO. Understanding Metadata. 2004. Quelques liens utiles : • Site Doranum : https://doranum.fr/metadonnees-standards-formats/ • DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/documenter-ses-donnees/metadonnees/ • Site DataPartage INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Documenter-les-donnees En complément des métadonnées, la rédaction d'un fichier READ ME.txt est également recommandée. • Stocker, sécuriser, préserver ses données Bien différencier les notions de stockage et d'archivage. Anticiper pour déterminer les données à éliminer et celles qui doivent être préservées à long terme. • Dans l'environnement INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Stocker-les-donnees • Site Doranum : https://doranum.fr/stockage-archivage/ • Site DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/conserver-ses-donnees/ • Partager, ne pas partager ses données ? Dans le cadre de la Science Ouverte, il y a de plus en plus d'incitations voire d'exigences pour rendre accessibles les données, en particulier les données liées aux publications : • de l'édition scientifique : de plus en plus de revues adoptent une "data policy" (à consulter dans les instructions aux auteurs) et exigent des auteurs qu'ils fournissent les données associées aux publications, • des organismes de financement (ANR, Commission Européenne ...), • des politiques nationale (Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018) et institutionnelle. Mais attention, toutes les données ne sont pas partageables : assurez-vous que vos données sont bien diffusables au regard du droit et des conditions d'exercice de votre thèse et de son mode de financement (se reporter à votre contrat de thèse). Les données produites dans les organismes de recherche publics sont communicables à tous si elles n'entrent pas dans le cadre d'exceptions légales (sécurité défense, sécurité des populations, patrimoine scientifique et technique, données personnelles, données liées au secret, statistique, etc.) Liens utiles : • sur le site Data Partage, la page Partager-Publier ou la page : "Données de la recherche : qui a les droits, qui doit partager ?" • le site INRAE dédié à la protection des données personnelles et l'application du RGPD (Règlement général sur la protection des données) : https://intranet.inrae.fr/cil-dpo • Valoriser ses données Voici les principales voies de diffusion •  Partager ses données en les déposant dans un entrepôt  Choisir un entrepôt  Déposer dans Data INRAE  Partager ses données comme matériel supplémentaire d'un article (à la demande de l'éditeur)  Publier un Data Paper (article de données) : la meilleure voie en terme de visibilité des données, et pour faciliter leur réutilisation. Pour aller plus loin • Site Doranum o Dépôts et entrepôts. Comment et où déposer mes données ? o Data papers et Data journals. Comment publier mes données comme un article scientifique ? • Site DataCC o Valoriser ses données • Site CoopIST o Déposer des données de recherche dans un entrepôt o Rédiger et publier un data paper dans une revue scientifique A télécharger : Synthèse du processus de rédaction d'un article avec des données associées • Pourquoi ne pas rédiger un plan de gestion de données (PGD) pour votre thèse ? La thèse peut être assimilée à un projet et certaines universités au Royaume Uni, aux Pays-Bas et plus récemment en France préconisent la rédaction d'un plan de gestion associé à la thèse. Le PGD (ou DMP = Data Management Plan) est un outil de planification qui peut vous aider à anticiper et bien gérer toutes les étapes du cycle de vie de vos données, à limiter les risques de perte ou corruption de données, à adopter de bonnes pratiques de gestion, pour in fine produire des données respectueuses des principes FAIR, adoptés aujourd'hui par l'ensemble des acteurs de la recherche. Il est désormais exigé par la plupart des financeurs de la recherche (Commission Européenne et ANR ...) dans le cadre de projets financés. Rédiger un PGD pour votre thèse, peut être un bon exercice pour vous préparer à la future rédaction de réponses à des appels d'offre. Comment faire en pratique ? • Site DataPartage : Pourquoi et comment rédiger un plan de gestion de données ? • Site Doranum : https://doranum.fr/plan-gestion-donnees-dmp/, La minute vidéo PGD • Site DataCC : https://www.datacc.org/bonnes-pratiques/adopter-un-plan-de-gestion-des-donnees/ • Suivre une classe virtuelle INRAE : Open Class "Rédaction d'un PGD" • Produire des données FAIR ! Favoriser la production de données FAIR (Findable - Accessible - Interoperable - Reusable) est aujourd'hui un objectif soutenu par l'ensemble des acteurs de la recherche. Source : https://open-science-training-handbook.gitbook.io/book/ Si vous suivez les conseils et recommandations de cette page, vous avez toutes les chances d'avoir produit des données de qualité. Si vous préférez une version illustrée : "Pensez FAIR" - https://datapartage.inrae.fr/Gerer/Cycle-de-la-donnee Affiche cycle de vie des données réalisée dans le cadre des Missions QualiNous & RGPD, INRAE-ACT Vous pouvez tester le niveau de "Fairification" de vos données grâce à ces outils :  ARDC : https://ardc.edu.au/resources/working-with-data/fair-data/fair-self-assessment-tool • D'autres ressources pour se former ou s'autoformer En interne INRAE • Formation à la science ouverte OSCAR - Module "Gestion et partage des données" • Le site "Gestion et partage des données" • Des classes virtuelles d'environ 2h (Open Class) sont régulièrement proposées sur : o la rédaction des plans de gestion de données, o le dépôt et la description d'un jeu de données dans Data INRAE, o la rédaction et la publication de data papers, Sites externes • Le site DORANUM (Données de la Recherche : Apprentissage NUMérique à la gestion et au partage) propose un dispositif de formation à distance intégrant de nombreuses ressources d’auto-formation déclinées sur différents supports (textes, infographies, vidéos) et sur 9 thématiques. o Parcours interactif sur la gestion des données de la recherche (2020) o • Le site DataCC. Accompagnement à la gestion des données de recherche en physique et en chimie : https://www.datacc.org/ o Data Stories : https://www.datacc.org/reseau-datacc/data-stories/ o • Le dossier "Open Access & Open Data" réalisé par l'Ecole des Ponts - ParisTech • • The Open Science Training Handbook : https://www.ouvrirlascience.fr/the-open-science-training-handbook/

Teaching English Introduction to the course: Language learning and teaching A 2 Characteristics of the language learners: Studying a system that aligns with international standards. A3 Cognitive factors in language learning: Addressing questions and obtaining necessary information regarding phenomena such as transfer, interference, and generalization; A4 Inductive and deductive language learning: ability and intelligence; and the phenomenon of systematic forgetting A5 Language learning methods and strategies: Familiarizing with foreign language learning methods, strategies for learning foreign languages, and communication strategies A6 International Assessment System of language skills in CEFR, IELTS, TOEFL: effective methods and strategies used to improve language skills (listening, reading, writing, speaking) A7 Psychological factors in language learning: Exploring various psychological factors such as self-esteem, shyness, risk-taking, anxiety, attitude, and motivation A8 The effectiveness of authentic materials during the learning process: The role of tasks and games in teaching foreign languages A9 Errors in language learning: Discussing types of errors, identifying and describing errors, causes of errors, and fossilized errors A10 Error correction or error analysis approaches: developing students' ability to apply their knowledge in practicing error correction A11 Age-related factors in language learning: Exploring types of comparisonand contrast, focusing on topics such as the age hypothesis and bilingualism, and providing a detailed explanation of these concepts A12 Teaching grammar: Studying grammar teaching methods; deductive and inductive approaches in grammar teaching; A13 Teaching grammar through context: linguistic intuition; language phenomena; using grammatical dictionaries; analyzing grammatical tasks; and designing exercises, tasks, and tests through completing grammarbased activities. A14 Teaching vocabulary. Seeking answers to questions such as 'What is a word?' and 'What does it mean to learn a word?' A15 Teaching vocabulary in context: teaching lexical units/phrases/collocations; introducing new vocabulary; using corpus data for pedagogical purposes; developing students' vocabulary learning strategies A16 Assessing vocabulary tasks: designing vocabulary tasks, exercises, and tests. In international assessment systems such as CEFR, IELTS, and TOEFL, grammar accuracy and lexical resource A 17 Teaching pronunciation: Understanding the importance of pronunciation for successful communication; teaching stress; teaching intonation A18 Modern technologies in teaching pronunciation A19 Error correction methods: watching to various experiences in this area and analyzing video lessons from international experts in the field A20 Analysis of skill integration in language learning: Understanding the stages of developing skill integration; integration of the four language skills; task-based integration; and project-based integration. A21 Teaching listening comprehension A22 Modern technologies in teaching listening comprehension A23 Teaching Speaking A24 Modern technologies in teaching Speaking A25 Teaching Reading A26 Modern technologies in teaching Reading A27 Teaching Writing A28 Modern technologies in teaching Writing A29 The role and importance of translation in teaching a foreign language A30 Module 2. International standards for teaching and assessment Classroom Language: The teacher's actions; the teacher's voice; the teacher's intonation; using the foreign language in the classroom A31 Foreign language environment: asking questions in the foreign language, giving instructions in the foreign language, providing oral explanations in the foreign language, and issues related to the use of the native language in the foreign language class. A 32 Designing curriculum: Studying, analyzing, and working with curricula designed for schools, lyceums, and colleges. A33 Planning lessons and the structure of lesson plans: determining thesequence of lessons, objectives, tasks, and expected outcomes; choosing the lesson structure for planning A34 Designing tasks for different stages of the lesson: Starting the lesson; concluding the lesson; connecting tasks within the lesson A35 Time management: allocating appropriate time for tasks during the lesson; and providing homework assignments A36 Educational materials and resources: Effective use of existing educational materials and resources; anticipating and addressing potential issues Planning and adapting materials: to the situation during teaching and working on lesson planning for groups of students with different abilities. A37 Classroom research: Stages of classroom research, data collection, analysis, and planning; creating/preparing the materials needed for data collection; distinguishing between the positive and negative aspects of the research A38 Data analysis: creating/preparing the materials needed for data collection; distinguishing between the positive and negative aspects of the research. A39 Peer lesson observation: Observing lessons; conducting interviews; questionnaires for teachers and students; maintaining a daily record; discussing problematic situations/events; notes and other aspects; the process of lesson observation: stages of observation; presenting observation results both orally and in writing. A40 Educational materials and national values: important tool for implementing and promoting educational standards, as well as national values. A41 Differences between methods of teaching foreign languages: practical application of modern methods in language teaching; foreign experiences in language teaching: the grammar-translation method; the method of conducting lessons entirely in the foreign language; the audio-linguistic method; and communicative methods. A42 Methods used in the local environment and their analysis: Discussion of the positive and negative aspects of various methods; language and culture; teaching/learning processes; the role of the native language in learning a foreign language; and the psychological foundations of foreign language teaching. A43 Teaching a foreign language through computer technologies A44 Types of independent work and its implementation A45 Principles of Assessment in foreign language teaching А46 Issues in Language Assessment А47 Alternatives in Assessment А48 Test methods. Methods and criteria for assessing language aspects: written expression, reading, listening comprehension, speaking, А49 integrating language skills: vocabulary; grammar; alternative forms of assessment; planning assessment; critical analysis; principles for designingtest tasks: scientific rigor, consistency, conciseness, clarity, informality, logical sequence, and systematic approach. А50 Foreign language for ESP. Studying and analyzing needs; setting objectives for teaching a foreign language in a specific field or professional area; defining teaching approaches in curriculum development; and discussing topics related to these areas. А51 Selecting textbooks, materials and resources А52 Content-based Instruction (CBI) А53 Strategies-based Instruction А54 Lifelong Learning: Teacher development, PreSETT, InSETT А55 The Role of Teaching Practice A56 Organization and implementation of compulsory and non-compulsory course process in foreign language teaching A57 Organization in and outclass activities A58 Defining the goals and content of foreign language teaching at various levels of the education system in the Republic of Uzbekistan: evaluating educational materials; adapting educational materials; creating educational materials; and discussing the role of the foreign language teacher in specialized fields to gain relevant information. A59 The role of independent study skills: foreign language focused on reading, research and study skills; make revision questions. incclude mcq question. answer the question. true false

Upstream C2, Self-Assessement Module 3, Dictation

Upstream C2, Self-Assessement Module 2, Dictation

Upstream C2, Self-Assessement Module 4, Dictation

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