La demande d'enseignement des statistiques appliquées et de la science des données est en hausse, tout comme le besoin d'outils d'évaluation efficaces. Les examens traditionnels sont souvent insuffisants, en particulier dans les domaines qui requièrent le codage et l'analyse de données. Cette lacune peut entraver la capacité des étudiants à démontrer leurs compétences pratiques. Pour y remédier, nous avons exploré les évaluations asynchrones sur ordinateur dans le programme de maîtrise en science des données de l'UBC, en mettant en œuvre un système qui facilite les examens flexibles et programmés de manière autonome tout en réduisant la charge de travail des enseignants et en promouvant l'équité grâce à un environnement informatique normalisé. Nous avons mis en correspondance les questions d'examen avec les objectifs d'apprentissage spécifiques au cours et incorporé la randomisation pour garantir des ensembles de questions variés et une difficulté constante. Notre projet évalue comment les évaluations asynchrones affectent l'engagement et la performance des étudiants, en analysant des facteurs tels que le moment de l'examen et le style des questions. Les résultats visent à guider les stratégies d'évaluation dans l'enseignement de la statistique en proposant des recommandations fondées sur des données probantes.