Développement d’un outil informatisé d’autodiagnostic des compétences informationnelles destiné aux étudiants universitaires - Rapport final du projet
Notice bibliographique
Résumé
Ce rapport présente les travaux entrepris en août 2004 par une équipe du Centre de recherche LICEF de la Télé-université dirigée par Josianne Basque en vue de développer un outil informatisé d’autodiagnostic des compétences informationnelles destiné à des étudiants universitaires, intitulé infoCompétences+. Ce projet a été financé par le Fonds de développement académique du réseau (FODAR) de l’Université du Québec dans le cadre du projet COMInFO, qui regroupe des équipes de travail provenant de la totalité des établissements du réseau de l’Université du Québec. \n \nLes objectifs du projet mené par l’équipe de développement de l’outil infoCompétences+ à la Télé-université étaient les suivants : \n1 Sensibiliser les étudiants à l’importance de la maîtrise de diverses compétences informationnelles dans le cadre de leurs études universitaires ; \n2 Favoriser l’autoévaluation des compétences informationnelles chez les étudiants universitaires ; \n3 Guider les étudiants universitaires, en fonction de leur bilan de compétences informationnelles, vers des ressources de soutien au développement de ces compétences ; \n4 Offrir aux professeurs un outil de diagnostic des compétences informationnelles de leurs étudiants. \n \nDans le présent rapport, nous résumons d’abord la problématique et le cadre théorique du projet et décrivons la méthodologie utilisée pour réaliser le projet. Nous présentons par la suite l’outil dans sa version livrée au Comité de pilotage ainsi que les résultats de la mise à l’essai de la version précédente de l’outil (version prototype) menée auprès de 35 étudiants de quatre constituantes de l’Université du Québec (École de technologie supérieure, Université du Québec à Trois-Rivières, Université du Québec à Montréal et Télé-université) entre le 24 novembre et le 3 décembre 2005. En guise de conclusion, nous suggérons quelques pistes pour le développement futur de l’outil.
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 | 0,039 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».