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Master mention approches interdisciplinaires de la recherche et de l'enseignement (AIRE) - date fin de validité 30/08/2024
Objectifs de la formation
Le master AIRE est destiné aux étudiants des quatre coins du monde, désireux de suivre une formation interdisciplinaire de haut niveau. Elaborer des démarches expérimentales et théoriques pour répondre aux besoins d'innovation des organisations au niveau international Traduire des concepts sous forme de prototypes pour favoriser des expérimentions dans des domaines d'innovation (réalité virtuelle, réalité augmentée, robotique, intelligence artificielle IA, machine learning) Maitriser les concepts et les engagements de l'open-sciences, et mettre-en-oeuvre les outils et pratiques de l'open source et de l'open access Répondre à des défis et problèmes environnementaux et sociétaux mondialisés, valoriser les processus de recherche à l'international, et contribuer à l'intelligence collective en utilisant des savoirs et méthodes scientifiques pour des solutions effectives. le master AIRE regroupe 3 parcours : -Parcours Learning sciences - Parcours Digital sciences -Parcours Life sciences- AIV
Contenu de la formation
UE.1.1 Game Design for Learning UE.1.2 Learning by doing UE.1.3 Open Cognition & Education UE.1.4 Technologies for learning UE.1.4.1 - Anatomy of EdTech Devices and Services: Evaluation of Applications and Digital Environments For Teaching & Learning UE.1.4.2 - Frontiers of Learning: Audio in Immersive Systems, Music and ArtificiaI Intelligence UE 1.4.3 - Workshops UE.1.5 Innovative pedagogy and learning society UE.1.5.1 - Innovative education: methodology and prospective UE.1.5.2 - Learning territories and participative research in education UE.1.6 Open science and Citizen science UE.1.6.1 - Open Science & Citizen Science: DITO's Presentation and Call to Action UE.1.6.2 - Citizen Sciences, Digital Transition and Education UE.1.6.3 - A Project-based Overview of Digital Humanities UE.1.6.4 - Introduction to statistics for social sciences UE.1.6.5 - Open science and social innovation UE in partnership with other institutions: Sciences Po Paris Disruptive Technologies and Public Policy EHESS Le bien-être à l'école : des théories aux pratiques E2.1 Seminars (workshops and Master classes) UE2.2 Internship in a research lab or in a company Master 2 - Semester 3 The second year mainly consists in 9 months of internships (usually two internships, each with a duration of 5 months) and mandatory courses at CRI. The courses consists in 5 weeks of workshop (one week each 2 months) and one Friday during the months with no workshop. Some courses will be recurrent and some others will be intensive sessions. Apart from courses, the students are also required to participate in the monthly Master classes which usually take place on the evenings (18-21pm). UE 3.1 Writing workshop UE.3.1.1 - Pitch sessions UE.3.1.2 - Medium publication UE 3.2 Critical Analysis of Scientific Approaches of Learning UE 3.3 Internship II For the first semester of M2, the students who enter directly in Master 2 can choose to follow the M1 courses instead of making their first internship. Then, they can follow as many courses as they want to, but have to validate only 2 courses. You can also choose to validate more than 2 courses, in this case the 2 best grades will be taken into account. In either case, they have to follow the M2 mandatory courses. Master 2 - Semester 4 UE4.1 Data and education UE4.1.1 - Introduction to statistics for social sciences UE4.1.2 - Introduction to data science for learning UE4.2 Design, Creation and Evaluation of an Innovative Project (DECEIP) UE4.2.1 - Social networks, data & ethics of algorithms: frontiers of digital science UE4.2.2 - Scientific posters design UE4.3 Creating interdisciplinary projects UE4.3.1 - Creating an Interdisciplinary Research Project (CIRP) UE4.3.2 - Entrepreneurship Week UE4.4 Internship III
Résultats de la formation
Master mention approches interdisciplinaires de la recherche et de l'enseignement;Attestation de suivi de présence
Conditions spécifiques d'accès à la formation
De part la nature tres interdisciplinaire du master AIRE, toutes les candidatures seront etudiees a la condition d avoir un niveau licence pour l entree en M1 et un niveau M1 pour l entree en M2.
Métier formé
IA / Machine learning
Niveau d'étude visé
Bac+5 et plus
Type d'immersion professionnelle
Contrat d'apprentissage
Organisme de formation
Université Paris Cité
Durée de la formation
22 mois
Modalités de formation
formation entièrement présentielle
Prochaine(s) session(s)
- 07/09/2023 - 02/07/2025