Les stratégies d’apprentissage et de collaboration déployées par des utilisateurs-clés dans le MOOC « Innovations technopédagogiques en enseignement supérieur (ITES) »
Notice bibliographique
Résumé
Raisons éducatives -n° 21 ressources éducatives libres (REL).Ces évolutions démocratisent l'accès à la formation et changent les façons d'apprendre, ce qui soulève des questions quant à la manière dont les adultes s'approprient et utilisent ces ressources pour leur propre développement personnel ou professionnel.Une évolution récente a fait émerger une formule se situant en quelque sorte entre les parcours de formation fortement scénarisés, et généralement peu ouverts, qui laissent peu de liberté aux apprenants, et les processus d'appropriation aboutissant à des catachrèses (détournements d'usages) : les MOOC ou cours en ligne ouverts aux masses (traduction de Massive Open Online Courses).L'importance des MOOC dans le paysage de la formation est de plus en plus grande.En effet, le site European MOOC Scoreboard 1 recense plus de 1 700 MOOC ayant été offerts depuis 2012 dans dix-huit pays européens (et principalement en France, Grande-Bretagne et Allemagne), dans quatorze langues différentes (mais principalement en anglais et en français).Au niveau mondial, plus de cinq-cents universités ont offert plus de 4 200 MOOC, rejoignant 35 millions d'apprenants (Shah, 2015).Le caractère massif de cette formule est bien illustré par les 440 000 participants au cours « Understanding IELTS : Techniques for English Language Tests » offert sur la plate-forme Future Learn en 2015.Avec la richesse et la diversité des ressources et formations maintenant disponibles, le numérique interpelle le champ de l'éducation des adultes.Certaines données préliminaires indiquent que même dans des dispositifs plutôt fermés et très dirigés, les adultes se donnent des marges de liberté importante, adoptant des comportements très différents de ceux attendus des étudiants.Comme ces dispositifs sont de plus en plus présents dans le paysage de la formation (par exemple les MOOC et les REL), la manière dont les apprenants adultes s'approprient ces dispositifs est d'un grand intérêt pour ceux qui conçoivent ces dispositifs, d'autant plus qu'il est de mieux en mieux documenté que les apprenants qui s'inscrivent aux MOOC le font dans une perspective de développement professionnel (Christensen, 2013).Le présent article porte sur les stratégies d'apprentissage et de collaboration déployées sur Twitter par des apprenants professionnels adultes dans le cadre d'un MOOC ayant une importante caractéristique d'ouverture. Contexte du MOOC ITESLa conception du MOOC Innovations technopédagogiques en enseignement supérieur (ITES) offert sur la plateforme Edulib à l'automne 2015 s'est basée sur une perspective hybride (xMOOC et cMOOC), qui présente les caractéristiques d'ouverture et de fortes composantes collaboratives et connectivistes.Bien que plusieurs typologies des MOOC soient en émergence (Rosselle, 1. Repéré à
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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».