Notice bibliographique
Résumé
The fact that the education provided by universities and university colleges is becoming ever more digitalized has resulted in new challenges for university teachers in providing high-quality teaching and adapting to the needs of changing student populations. Digitalization has increasingly introduced a new dimension in teachers’ pedagogical skills and competences which we have chosen to call Pedagogical Digital Competence (PDC). The purpose of this paper is to discuss and define this new dimension, based on literature and concepts from neighboring areas. As our purpose is to define a concept, the discussion is of a theoretical nature and does not include a comprehensive literature survey. The discussion results in the following definition of PDC: “Pedagogical Digital Competence refers to the ability to consistently apply the attitudes, knowledge and skills required to plan and conduct, and to evaluate and revise on an ongoing basis, ICT-supported teaching, based on theory, current research and proven experience with a view to supporting students’ learning in the best possible way”. Pedagogical Digital Competence thus relates to knowledge, skills and attitudes, and to technology, learning theory, subject, context and learning, and the relationships between these. PDC is thus a competence that is likely to develop the more experienced a teacher becomes.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».