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Enregistrement W1486100194 · doi:10.15359/ree.2003-4.11

Favorecer la colaboración por medio de las Tic: el nuevo desafío de la formación práctica de los futuros profesores y profesoras

2003· article· es· W1486100194 sur OpenAlexaffabout
Thierry Karsenti

Notice bibliographique

RevueRevista Electrónica Educare · 2003
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Technology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente estudio contribuye a la comprensión de las ventajas del uso de Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) en la formación práctica de maestros de secundaria, en el contexto de un programa de formación de la Universidad de Quebec en Hull (Canadá). Mediante una metodología de análisis cualitativo, se analizan los mensajes de dos grupos de participantes inmersos en un entorno de aprendizaje colaborativo con integración de TIC (sitio Web multimedia-foro electrónico de discusión). El análisis del contenido de la muestra de mensajes, resultante de las interacciones de los participantes, destaca el intercambio de experiencia de aprendizaje en situaciones de la práctica escolar diaria, por ejemplo: compartir experiencias personales, retroalimentación, consejos pedagógicos, estímulos y solidaridad, principalmente, pero también el nulo cuestionamiento de sus posiciones. Las numerosas colaboraciones atestiguan que los intercambios y las experiencias compartidas, constituyen una comunidad de aprendizaje, en la que los maestros se sienten revalorizados y con mayor confianza para el desarrollo de su competencia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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