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Enregistrement W2887836079 · doi:10.7202/1050940ar

LE LIVRE NUMÉRIQUE ENRICHI EZOOMBOOK ET SES APPLICATIONS DANS LE CHAMP SCOLAIRE

2018· article· fr· W2887836079 sur OpenAlexvenueno aff
Ida Iwaszko, Patricia Lojkine, Christine Évain, Christopher de Marco

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-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les nouvelles technologies constituent un défi que notre école se doit de relever. Dans le cadre de notre projet eZoomBook (eZB), nous créons des livres numériques enrichis, grâce au format eZB, à partir de textes du patrimoine. Ce format de livre numérique permet d’intégrer plusieurs onglets et documents (versions dans différentes langues, résumés, images, documents audio, vidéo, etc.) accessibles de manière quasi instantanée grâce à la fonctionnalité « zoom » du format eZB. Notre objectif relève d’une transmission de patrimoine littéraire en adéquation avec la mission que Hannah Arendt assigne à l’école en inscrivant l’apprenant dans un monde nécessairement plus ancien que lui. En proposant aux élèves l’outil numérique eZB, nous leur donnons, de manière concrète, « les moyens de comprendre et d’organiser la complexité » (Becchetti-Bizot, 2012) et d’intégrer des OSS (Objets Sémiotiques Secondaires) à une construction collaborative. Nos travaux, en collaboration avec l’Académie de Nantes, rendent compte de l’intérêt d’eZB pour des enseignants du cycle 3 et livrent les résultats de notre expérimentation dans une classe de primaire : l’eZB permet, dans une approche multimodale, de rassembler, d’organiser et de valoriser l’ensemble des activités menées aucours du semestre, tout en préservant la liberté des enseignants qui souhaitent avoir la liberté d’improviser en se fiant à leur intuition de pédagogue (Gladwell,2005).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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