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Enregistrement W2885458889 · doi:10.7202/1050936ar

LINUM : UN PROJET NUMÉRIQUE POUR INTERROGER L’ENSEIGNEMENT DE LA LECTURE LITTÉRAIRE

2018· article· fr· W2885458889 sur OpenAlexvenueno aff
Agnès Perrin-Doucey, Eleonora Acerra

Notice bibliographique

RevueRevue de recherches en littératie médiatique multimodale · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette contribution se propose d’analyser le logiciel réalisé dans le cadre du projet de recherche et développement LINUM. Lire, dire, écrire avec la littérature pour la jeunesse et le numérique (oct. 2014 – oct. 2017). Conçu comme un prototype d’enrichissements didactique et pédagogique pour enseigner et apprendre la lecture littéraire au cycle 3 de l’école primaire française, il permet aussi la constitution de données de recherche par les remontées de traces des activités des élèves comme de l’enseignant dans le cadre d’une expérimentation en classe. LINUM questionne donc à la fois les démarches d’élaboration des ressources numériques et les pratiques effectives d’enseignement et apprentissage dégagées par l’utilisation d’un dispositif didactique numérique en classe de littérature. L’article interroge ces deux aspects pour montrer d’une part en quoi l’élaboration de la ressource LINUM a tenté de modéliser un dispositif didactique pour enseigner la lecture littéraire qui prenne en compte les travaux récents des didacticiens de la littérature ; d’autre part comment les enseignants du panel expérimental se sont emparés de l’outil dans leurs classes. Après avoir défini le cadre théorique didactique et les contraintes technologiques qui ont guidé la conception de l’outil, la ressource sera décrite pour mettre en évidence la manière dont cet objet numérique configure un dispositif d’enseignement de la lecture littéraire. Enfin, une étude de cas fondée sur l’examen des parcours didactiques de deux enseignants expérimentateurs éclairera quelques modalités d’usage scolaire de la ressource pour mieux comprendre comment le numérique peut contribuer à organiser et révéler des pratiques effectives de lecture littéraire à l’école.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,009

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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