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Enregistrement W2785342939 · doi:10.21083/nrsc.v0i11.4002

Encourager les réflexions/interactions affectives par l’usage scénarisé des outils du Web 2.0 : en quoi est-ce significatif ?

2018· article· fr· W2785342939 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Anthony, Prisca Fenoglio

Notice bibliographique

RevueNouvelle Revue Synergies Canada · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte universitaire de l’apprentissage/enseignement du français langue seconde au Québec, à travers l’analyse d’un scénario pédagogique amenant l’apprenant à (re)découvrir de manière introspective et affective les lieux montréalais qui lui sont chers pour aboutir à une vidéo finale créée et partagée au moyen des outils du Web 2.0, nous explorons la dyade affects/apprentissages et l’effet du Web social sur celle-ci.Nous cherchons à savoir si une réflexion/interaction affective avec soi-même, avec autrui ou avec le lieu/la culture francophone, soutenue par la scénarisation pédagogique et l’usage du Web social, peut être significative dans le cadre de l’apprentissage, c’est-à-dire motivante et/ou en lien au développement de savoir-être, de savoir-faire et de savoirs.Nous montrons que l’expérience est appréciée et vue comme marquante, davantage que comme motivante, par les apprenants et qu’elle favorise l’acquisition de savoir-être et de savoir-faire créant un terrain propice à l’apprentissage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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