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Enregistrement W1557806982

Le concept de média d'apprentissage

2008· article· fr· W1557806982 sur OpenAlexaff
Johanne Rocheleau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Artificial intelligenceHumanitiesComputer sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When envisaging systems for direct and distance learning, the selection of media is increasingly complex, given the rapid evolution in information and communication technology. The present article proposes a generic definition of the concept of a mediated learning environment that is based upon observation of the technological components of the media: infrastructure, means, support, and message. This definition is useful in facilitating media selection and the formulation of pedagogical « messages » according to the different learning environments into which the learning systems fall, the types of learning systems (cross-boundary media and interactive multimedia), and the type of learning activities (consultation, production, or learning management). In this concept of mediated learning environment, two principles of media selection function effectively: the principle of negative selection and the principle of supplantation. These two principles and this definition could serve as the basis for elaborating a selection model for mediated learning environments. La selection des medias pour la conception des systemes d'apprentissage et de tele-apprentissage est de plus en plus complexe compte tenu de l'evolution rapide des technologies de l'information et de la communication. Le present article propose une definition generique du concept de media d'apprentissage qui repose sur une observation des composantes technologiques des medias : les infrastructures, les vehicules, les supports et les messages. Cette definition est utile pour faciliter la selection des medias et la formulation des messages pedagogiques selon les differentes situations d'apprentissage dans lesquelles les systemes d'apprentissage s'inscrivent, les types de systemes d'apprentissage (plurimedias et multimedias interactifs) et le type d'activites d'apprentissage (activites de consultation, de production ou de gestion de l'apprentissage). Deux principes de selection des medias s'operationnalisent bien avec ce concept de medias d'apprentissage : le principe de selection negative et le principe de supplantation. Ces deux principes et cette definition pourraient servir de base a l'elaboration d'un modele de selection des medias d'apprentissage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0130,018
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2008
Routes d'admission1
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