Inclusion d’étudiants à distance dans un cours universitaire en présentiel :
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente l’étude exploratoire d’une modalité spécifique d’articulation « présence-distance » peu étudiée que nous appelons bimodalité simultanée : pendant qu’une partie des étudiants est en présentiel, l’autre partie des étudiants suit le même cours en direct et à distance par visioconférence, ce qui requiert une gestion double pour l’enseignant. L’objectif de l’article est de mieux comprendre comment favoriser l’inclusion des étudiants à distance dans un cours en bimodalité simultané. Cinq cours de 2e cycle en éducation dans deux universités québécoises sont étudiés au moyen d’enregistrements vidéo, d’entrevues individuelles et de groupe et d’un questionnaire auprès des enseignants, des étudiants en présentiel et à distance. Un net déséquilibre apparaît entre étudiants en présentiel et à distance relativement au nombre et à la nature de leurs interactions, ce qui a pour effet chez tous les enseignants d’apporter des adaptations pédagogiques, bien que deux profils émergent parmi eux quant à l’amplitude des adaptations et à la qualité perçue des enseignements et des apprentissages.
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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».