Apports et limites des tâches web 2.0 dans un projet de télécollaboration asymétrique / Benefits and limitations of web 2.0 tasks in an asymmetrical tele-collaboration project
Notice bibliographique
Résumé
Cet article se penche sur un échange en ligne lors duquel des étudiants de Master FLE (futurs enseignants de français) ont fait réaliser une soixantaine de tâches d’apprentissage à distance à des apprenants chypriotes et lettons. Pour un tiers de ces tâches, qui constituent l’objet d’analyse, les étudiants de FLE ont fait appel à des applications du Web 2.0. L’article en propose d’abord une délimitation et une catégorisation. Puis il cherche à comprendre les raisons pour lesquelles ces tâches n’ont pas débouché sur des échanges avec le monde extérieur, ni même, dans certains cas, à une diffusion des productions finales ; il s’oriente pour cela vers la question du ou des destinataire(s) des productions réalisées par les apprenants. This article focuses on an online exchange in which students in a Master FLE (French as a Foreign Language) class (future French language teachers) asked Cypriot and Latvian French-language learners to complete sixty distance-learning tasks. One third of these tasks, which are the focus of this article, used Web 2.0 applications. The article first describes and categorizes the tasks. Then it tries to understand why these tasks have not led to the expected interactions with a wider online audience nor to the anticipated dissemination of the content developed by the learners. It (continues) concludes by exploring the question of who are the intended recipient(s) of the content produced by these learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».