Source de financement : Ministère fédéral des affaires étrangères, Allemagne, par l'intermédiaire de l'Office allemand d'échanges universitaires (DAAD).
ID du projet DAAD : 57587014
Coordination : Equipe Pro-RUWA à l'Université de Kassel (Allemagne)
Date limite de dépôt des candidatures : 08 juillet 2024
Lieu du contrat : Witzenhausen/Kassel, Allemagne
Date limite d'achèvement : 30 novembre 2024
Personne de contact : PD Dr. Martin Wiehle
Contexte
Le réseau germano-africain financé par l'Office allemand d'échanges universitaires (DAAD) "Promouvoir les capacités académiques pour une utilisation durable des ressources agricoles en Afrique de l'Ouest" - Pro-RUWA a été créé pour former une nouvelle génération de jeunes scientifiques, entrepreneurs et administrateurs formés au niveau régional et international. Pro-RUWA s'appuie sur les structures existantes de trois jeunes universités d'Afrique de l'Ouest, à savoir l'Université d'Abomey-Calavi (UAC, Bénin), l'Université Abdou Moumouni (UAM, Niger) et l'Université Daniel-Ouezzin Coulibaly (UDOC, Burkina Faso), qui ont récemment décidé d'internationaliser leurs études supérieures.
Au sein du réseau, plusieurs unités existent ou sont sur le point d'être créées pour permettre aux futurs décideurs de l'Afrique de l'Ouest francophone de surmonter ensemble les goulets d'étranglement liés à la mauvaise utilisation des ressources et à l'insécurité alimentaire au niveau national et régional, en encourageant l'enseignement universitaire, les relations internationales et le développement régional. L'un des piliers de Pro-RUWA est de doter les étudiants et les enseignants des technologies les plus récentes qui leur permettent de mieux comprendre la nature complexe des systèmes socio-écologiques en collectant, traitant, analysant et interprétant des données multidimensionnelles. Pour ce faire, nous développons et fournissons du matériel et des cours d'apprentissage et d'enseignement en ligne à source ouverte, en mettant l'accent sur les réalités et le contexte éducatif des trois pays. Reconnaissant la nécessité d'une réforme plus large des méthodes de recherche et de l'enseignement de la science des données, nous pensons que ces ressources seront utilisées non seulement pour les cours de niveau MSc et PhD, mais aussi pour un certain nombre d'autres cours et contextes.
Dans ce contexte, les algorithmes et les applications statistiques classiques et modernes, qui s'appuient sur le logiciel libre R, sont essentiels à la recherche agricole en raison de leurs solides capacités d'analyse des données. Il traite divers types de données et offre des outils pour l'analyse exploratoire, la vérification des hypothèses et la modélisation prédictive. Les chercheurs peuvent ainsi optimiser l'utilisation des ressources et améliorer les stratégies de gestion. La nature open-source de R encourage l'innovation et l'adaptation aux défis agricoles, soutenant ainsi les efforts en matière de sécurité alimentaire et de durabilité. Ses fonctions statistiques complètes permettent de comprendre des tendances complexes, essentielles pour une prise de décision efficace en matière d'agriculture. Notre objectif est de produire du matériel sous licence de ressources éducatives ouvertes (licence Creative Commons CC BY) et, dans la mesure du possible, tout autre matériel, y compris les données, sera ouvert.
Les sujets abordés devraient inclure les éléments essentiels de l'utilisation de R/RStudio, la compréhension de la syntaxe R et l'exécution des tâches de base. Le module abordera les techniques de traitement des données, y compris l'importation, le nettoyage et l'exportation de données, ainsi que la génération et l'interprétation de statistiques descriptives. Différents tests statistiques, y compris les tests post-hoc (par exemple les tests t) et l'analyse de la variance (ANOVA) expliquant la signification des valeurs p doivent être au cœur du module. Les concepts clés de la conception expérimentale, tels que les plans complètement randomisés (CRD) et les plans en blocs complets randomisés (RCBD) doivent être introduits et discutés avec les étudiants. Les participants devraient acquérir une compréhension approfondie des tests statistiques utilisés dans la mesure où les résultats peuvent être interprétés. En mettant l'accent sur les applications pratiques, le module devrait viser à utiliser des exemples tirés des sciences agricoles et de la biologie/écologie expérimentale afin de doter les étudiants des compétences nécessaires pour traiter les données du monde réel, effectuer des analyses adéquates et présenter les résultats de manière professionnelle.
Sortie prévue
Dans l'ensemble, nous proposons un cours d'apprentissage en ligne avec environ 12 heures d'apprentissage entièrement en ligne. Le matériel devrait être disponible en ligne pour les activités d'auto-apprentissage. Le référentiel en ligne sera la plateforme interne et Moodle African Excellence interne et basée sur Moodle DIGI-FACE. Les étudiants diplômés qui souhaitent utiliser l'application R pour les statistiques dans le cadre de leurs propres recherches, ou les enseignants qui souhaitent inclure l'application R dans leurs programmes d'enseignement.
Nous demandons un plan en trois étapes comprenant (i) le développement du module respectif, (ii) la mise en œuvre et plus tard (iii) une phase d'ajustement basée sur les commentaires des participants.
Comment postuler ?
La demande doit contenir
- Lettre de motivation (max. 1 page)
- CV (personnes individuelles) ou profil de l'entreprise, y compris les portefeuilles des contrats déjà réalisés et menés à bien (3 pages au maximum)
- Prix par tâche (pré et post-production, sur la base des salaires habituels dans le secteur de l'enseignement supérieur), y compris la TVA (MwSt) - le cas échéant. Les coûts prévus doivent inclure toutes les dépenses liées au cours (salaires, consommables, mobilités éventuelles) - c'est-à-dire qu'aucun coût supplémentaire ne sera pris en charge.
Contact
www.uni-kassel.de/forschung/pro-ruwa/home
Tel : +49 (0) 5542 98 1372
Courriel : pro-ruwa@uni-kassel.de
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