Analyse pédagogique de la formation par visioconférence des externes en pédiatrie
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Un centre hospitalier universitaire pédiatrique montréalais dispense des cours par visioconférence. La visioconférence permet de transmettre en temps réel des informations visuelles et auditives à distance. Objectifs : L'objectif de cette enquête est de mieux comprendre, à l'aide des théories des médias riches et de la distance transactionnelle, la dynamique d'apprentissage en visioconférence. Méthodes : L'enquête a porté sur deux groupes d'externes en stage de pédiatrie (n = 23). Un questionnaire à réponses fermées a été utilisé. Résultats : L'étude révèle que la faiblesse de l'interaction (cours de type magistral, style d'enseignement) et le contenu très formalisé entraînent une forte distance transactionnelle qui implique une grande autonomie de l'apprenant. Les résultats révèlent également une ambiguïté assez marquée chez les étudiants à distance inhérente à la faible interaction et au peu de discussions. Les notes de cours comblent cependant les besoins d'information réduisant ainsi l'incertitude liée au contenu. Conclusion : Notre analyse montre que si l'environnement pédagogique de la visioconférence répond aux objectifs d'apprentissage des étudiants, il se révèle moins efficace que le cours traditionnel face à face et appelle une pédagogie davantage adaptée à cette forme d'enseignement.
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 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 | 0,004 | 0,020 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».