Appreciation d’etudiants universitaires en sciences de l’education des pratiques de formation universitaire, recourant ou non a l’image, en ce qui a trait a la presentation/production des contenus de cours
Notice bibliographique
Résumé
La multiplication des technologies numériques (Brumberger, 2011) a eu pour effet d’augmenter considérablement la présence de l’image dans la vie des étudiants. Étant donné la place qu’occupe l’image aujourd’hui, il importe de tenir compte davantage de son apport dans l’enseignement et dans l’apprentissage en contexte universitaire (Serafini, 2014). Cet article présente les résultats d’une étude mixte qui avait entre autres pour buts : 1) de dresser le portrait des pratiques d’apprentissages formels et informels d’étudiants universitaires en matière de littératie visuelle; 2) d’explorer l’appréciation que font les étudiants universitaires des choix réalisés par les formateurs en ce qui a trait à la présentation/production des contenus de cours; 3) d’analyser le sentiment de compétence des étudiants universitaires en matière de littératie visuelle. Dans cet article, ce sont les résultats recueillis en lien avec le deuxième objectif qui sont présentés et discutés. Les résultats obtenus illustrent que les étudiants sont nombreux à préférer un équilibre entre les pratiques d’enseignement jugées plus traditionnelles et les pratiques multimodales qui recourent au mode visuel. La grande majorité affirme cependant apprendre davantage lorsque l’image est utilisée comme support de présentation des contenus de cours.
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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».