Temps 1 – Sensibilisation : Janvier - Février 2026

1h de réunion en visio le 19 janvier (17h-18h30)

- Faire connaissance
- Rappeler les étapes de la formation
- Présenter les enjeux et les attendus de chaque séquence

4,5h de formation asynchrone en autonomie :

- 30 min : lectures des ressources conseillées
- Passeports pour la science ouverte ; ressources DoRANum ; ressources URFIST ; tableau d’évaluation de compétence [OBERRED](https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTEUWy1qqogfFKoPfvQ3Sd0B...)

- 2 h : Introduction à la science ouverte :
- Historique
- Attentes des financeurs
- Publication
- Données
- Codes et logiciels
- Évaluations

-

2 h : Introduction aux données de la recherche

- Enjeux de la gestion des données de recherche
- Cycle de vie des données
- Sensibilisation au Plan de gestion des données (PGD)

Les participants devront compléter un « fil OUTIL » :

- Relever les contenus pertinents pour leur public cible
- Relever des modalités pédagogiques qui leur paraissent intéressantes
- Relever les concepts, idées, exemples difficiles pour lesquels ils ont besoin de plus d’informations

Temps 2 – Approfondissement : Mars (en présentiel sur une journée) : 6 à 7h

- Matin : Gérer ses données de la recherche : de la théorie à la pratique : Discussion autour de la présentation de cas concrets de PGD Les participants devront continuer de compléter le « fil OUTIL »
- Après-midi : échanges sur les notes du « fil OUTIL » prises pendant le Temps 1 et le matin- même par les différents participant⸱e⸱s.
- Fin de journée : expliquer les attendus pédagogiques : ce qu’il va se passer pendant le Temps 3.

Temps 3 : Mars - Avril – Construction de son futur cours : travail personnel sur 1 mois

- Construction d'une séquence de cours sur les données de recherche avec un angle spécifique. Chaque participant peut avoir un projet pédagogique différent.Chacun est libre de définir la durée, le public et les modalités de sa séquence pédagogique. Les formateurs sont joignables pendant ce temps-là pour répondre à toute demande.
- Exemples :
- Préparer un CM d’introduction généraliste sur les données et y ajouter une « coloration » disciplinaire
- Préparer un CM sur les enjeux juridiques, éthiques et réglementaires des données dans le cadre soit de sa discipline, soit de la situation de son labo (RGPD, ZRR, droit d’auteurs, données de santé …)
- Préparer un CM introductif au PGD dans son champ disciplinaire et le TP dédié à la rédaction du PGD pour un mémoire de Master (M1 ou M2) ou tout autre type de contexte
- Préparer un CM sur une étape particulière du cycle de vie des données telles que la préparation au dépôt dans un entrepôt de données et les schémas de métadonnées afférents, selon son champ disciplinaire.
- Préparer un TP dédié à l’exploitation de données disponibles dans