Melissa Lee est professeure agrégée au Département de statistique de l’Université de la Colombie-Britannique. Elle enseigne et coordonne les cours de statistique et de science des données. En 2011, elle a obtenu un baccalauréat en mathématiques et en statistique de l’Université McMaster et une maîtrise en statistique de l’UBC en 2013. Melissa a enseigné à l’UBC en tant que chargée de cours et instructrice occasionnelle de 2013 à 2020, puis a été embauchée à un poste d’enseignement menant à la permanence. Elle a été titularisée et promue professeure agrégée d’enseignement en 2024. Melissa a joué un rôle fondamental à l’UBC dans l’élaboration de programmes d’études novateurs et l’intégration de techniques d’enseignement fondées sur des données probantes dans une série de cours de statistique, notamment l’introduction à la statistique, la science des données et les études de cas. Une grande partie de ce matériel a été publiée sous forme de ressources éducatives libres, au bénéfice de la communauté au sens large.

Melissa a joué son premier rôle majeur dans le développement de ressources statistiques par le biais de l’initiative Flexible Learning in Introductory Statistics, qui a vu le jour en tant que groupe interdisciplinaire consacré à l’élaboration et au partage de ressources à code source ouvert pour l’enseignement de l’introduction à la statistique. Melissa a joué un rôle clé dès le début, en aidant à créer à la fois les ressources et la structure du dépôt bien connu hébergé à l’UBC : StatSpace (https://statspace.elearning.ubc.ca/). Melissa est devenue une cheffe de groupe, apportant son expertise sur une série d’activités et inspirant les assistants académiques diplômés par sa direction sur des projets tels que son enquête actuelle sur l’impact des évaluations écrites sur les performances des apprenants d’anglais.

Melissa a également apporté une contribution majeure aux initiatives du département en matière d’enseignement de la science des données. Elle est la coautrice de deux manuels de science des données à code source ouvert largement utilisés qui se concentrent sur le codage, l’exploration, la visualisation et le regroupement, Data Science: a First Introduction (with R) et Data Science: a First Introduction with Python. Elle a été un membre important de l’équipe de développement du programme de science des données de l’UBC, créant des activités en classe, y compris des exercices de codage interactifs, pour soutenir l’apprentissage des étudiants. Récemment, Melissa a travaillé avec un membre du Département d’informatique pour développer un nouveau cours de quatrième année, Fairness, Accuracy, Transparency and Ethics in Data Science. Dans le cadre de son soutien au département, elle a été une mentore de longue date, prenant en charge le programme de formation du département pour les assistants d’enseignement de premier et deuxième cycles. Dans le cadre d’initiatives de coenseignement, elle a également encadré des professeurs en début de carrière, facilitant leur transition vers l’enseignement et les encourageant à utiliser des techniques pédagogiques solides.

Le dévouement de Melissa à la création d’un environnement inclusif se manifeste à travers ses positions de leadership, son dévouement et sa passion pour l’EDI, et l’atmosphère collégiale qu’elle crée. Elle a participé activement à la sensibilisation des professeurs de statistique en coorganisant des séminaires EDI qui ciblent les intérêts et les activités du département. Melissa a également initié la formation du comité EDI du département et en a développé les ressources EDI, et a été impliquée dans une variété d’activités au niveau de l’université et de Vancouver.

Nancy Heckman et Wesley Burr ont été chargés de rassembler ce matériel.