Interactions plurielles d’étudiants en autoformation guidée et autonomisation | Interactions and Autonomization of Students in a Guided Self-Learning Environment
Notice bibliographique
Résumé
Nous interrogeons les formes d’interactions des apprenants dans un parcours d’autoapprentissage guidé en langues. Le dispositif comprend un centre de ressources en langues, des entretiens et un journal de bord réflexif sur leurs activités dont certaines visent des interactions : tandem, réseaux sociaux, etc. À partir de questionnaires et d’extraits de journaux de bord, nous proposons une typologie des interactions qui nous conduit d’une part à interroger les apprentissages formels, non formels ou informels, d’autre part à relier ces interactions aux différentes catégories de l’autonomisation : autodirection, planification et choix des ressources, autorégulation et choix des stratégies, autoévaluation.We analyze the way interactions take place among learners in a self-directed language learning environment. It gathers a language learning centre, individual interviews and a reflexive learning journal describing their activities, which may include interactions such as tandem, social networks, etc. We rely on questionnaires and learning journal extracts that help us build a typology of interactions. This leads us to discuss the notion of formal, informal and non-formal learning and to associate these interactions with several categories for the development of autonomy: self-direction, planning and choosing resources, self-regulation and choice of strategies and self-evaluation.
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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».