INTERPRÉTER DES OEUVRES D’ART FIGURATIVES POUR ÉTUDIER DES RÉALITÉS PASSÉES : EXPLORATION DU POTENTIEL D’UN DISPOSITIF MUSÉO-TECHNO-DIDACTIQUE
Notice bibliographique
Résumé
De l’art aux sciences humaines, comment amener des élèves à tirer profit des œuvres en contexte muséal au moyen du numérique mobile ? Nous présentons la mise en place d’un projet de recherche-développement avec le Musée des beaux-arts de Montréal et des écoles primaires montréalaises visant la conception et la mise à l’essai d’un dispositif muséo-techno-didactique. Ce dispositif recourt à un prototype d’application pour les technologies mobiles que nous avons conçu pour une expérience muséale au croisement des arts visuels et des sciences humaines. Après avoir exposé la démarche de conception et la mise à l’essai du dispositif auprès de 3 classes de 3 e cycle, nous explorons son potentiel pour le raisonnement en sciences humaines au contact des œuvres d’art, plus spécifiquement sous l’angle de l’interprétation d’œuvres d’art figuratives pour leur valeur documentaire. L’analyse des vidéos réalisées montre l’intérêt du dispositif pour stimuler et recueillir le raisonnement des élèves, mais démontre aussi certaines faiblesses dans la contextualisation des œuvres, possiblement liées à des connaissances limitées concernant les réalités passées étudiées.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».