La biométrie forestière applique des techniques statistiques et informatiques pour mesurer, modéliser et analyser les ressources forestières en vue d'une gestion durable. Au fur et à mesure que la complexité des données forestières augmente avec la télédétection, l'éducation ouverte en technologies géospatiales et IA offre de nouvelles opportunités d'accessibilité, de collaboration et d'innovation. Toutefois, la question de savoir dans quelle mesure les ressources éducatives libres (REL) font progresser l'analyse des données dans le domaine de la biométrie forestière reste ouverte. Cette étude explore l'impact pédagogique des REL, y compris les manuels libres, les vidéos pédagogiques et les outils d'auto-évaluation. Par le biais de classes inversées, de l'apprentissage par problèmes (APP) et de l'apprentissage en équipe, nous examinons comment les outils libres (R, Python, QGIS) et les jeux de données réelles améliorent la culture informatique et la résolution de problèmes. En utilisant des méthodologies de recherche en éducation, nous étudions comment ces approches influencent l'engagement des étudiants, la rétention des connaissances et l'apprentissage à long terme dans l'enseignement de la biométrie forestière.