Le forum de coélaboration de connaissances (FCC) : une base de données à analyser
Notice bibliographique
Résumé
L’intégration des technologies de l’information et de la communication (TIC) à l’apprentissage représente une avenue explorée à la fois par les milieux scientifique, institutionnel et scolaire afin de développer des environnements éducatifs stimulants pour les apprenants. Au Québec, L’École en réseau, un projet d’innovation technologique rassemblant 23 commissions scolaires et près d’une centaine d’écoles majoritairement de l’ordre primaire (6 à 12 ans), a mis entre autres en place le forum de coélaboration de connaissances (FCC) pour répondre à certains besoins émergents de professionnels de l’éducation en matière d’avancées technopédagogiques ainsi qu’à ceux des apprenants baignant aujourd’hui dans la culture du numérique. Cette plateforme propose entre autres un espace de collaboration sous forme de discours écrit asynchrone dans lequel chaque élève collabore et construit sa compréhension d’un phénomène, d’un problème à résoudre ou d’un texte dans le cadre de multiples activités liées à différentes matières scolaires. Les participants – élèves, enseignants et conseillère pédagogique – sont amenés à écrire des textes, de longueur et de type divers, à les annoter, à les améliorer et à les enrichir à l’intérieur d’une base de connaissances qui conserve les traces de leurs échanges sous forme de toile interactive. Cet article traite du potentiel de documentation du FCC qui permet aux utilisateurs, soit les élèves, les enseignants, les conseillers pédagogiques, voire les chercheurs, de visualiser les activités, les progrès et les habitudes d’utilisation de chacun sous différents angles grâce à ses diverses fonctionnalités. Les traces laissées par la communication asynchrone facilitent en effet, selon Gikand, Morrow et Davis (2011), l’auto-évaluation de la compréhension qu’ont les élèves du contenu en plus de leur permettre le partage de questionnements ainsi qu’une réflexion sur leur contribution aux discussions sur le forum. Le potentiel relié à l’archivage de différentes données d’un forum, tel que défini par Heinrich, Milne et Moore (2009), permet l’analyse statistique et le profilage d’élèves afin de mieux répondre à leurs besoins en tant qu’apprenants. Aussi, l’analyse des interactions (posting behaviours) et suivis de fréquentation sur la plateforme (non-posting behaviours) peut amener les enseignants et les élèves à réfléchir sur leurs pratiques et diriger leurs interventions pédagogiques (Xie, 2013).Par ailleurs, la notion de transparence comme la définissent Lafuente Martínez et al. (2015), appliquée au FCC, est également présentée ici. Celle-ci comprend les échanges entre les élèves durant la réalisation de l’activité d’apprentissage et d’évaluation : les versions antérieures du travail tout au long de la réalisation de la tâche d’écriture et tout élément témoignant de leur processus réflexif (plans, notes, schémas, etc.). Cette mise en disponibilité du brouillon des textes des élèves représente une opportunité de documenter la progression des apprentissages de l’apprenant et d’exploiter le potentiel d’autorégulation de l’évaluation formative (Pachler, Daly, Mor, Mellar, 2010).Enfin, la possibilité de suivre l’évolution de la pensée critique de l’apprenant, à savoir si celui-ci, par ses interventions sur les textes des autres, propose des commentaires qui favorisent le dialogue et qui amènent des éléments de réflexion pour faire progresser les discussions (Olofsson, Lindberg, Stödberg, 2011) est mise en relief à l’aide des interventions des élèves, recueillies à même la plateforme.
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 | 0,049 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».