L'implantation du portfolio électronique et le développement des environnements personnels d'apprentissage des étudiants
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente les résultats d’une enquête par questionnaire réalisée à quatre reprises auprès d’étudiants en formation à l’enseignement. L’objectif de cette recherche est de montrer dans quelle mesure l’implantation du portfolio électronique permet le développement de compétences professionnelles en technologies éducatives et améliore le sentiment d’auto-efficacité des étudiants dans le domaine. Les résultats de cette étude longitudinale montrent que l’appropriation du portfolio électronique par les étudiants permet de développer leurs compétences en technologies éducatives ainsi que leurs environnements personnels d’apprentissage (EPA) et améliore leur sentiment d’auto-efficacité dans le domaine. This article presents the results of a questionnaire survey conducted four times among students in teacher training. The purpose of this research is to demonstrate to what extent the implementation of the e-portfolio allows for the development of professional skills in educational technologies and improves the feeling of self-efficacy of the students in the field. The results of this longitudinal study show that the utilization of the electronic portfolio by students helps to develop their skills in educational technologies as well as their personal learning environments (PLEs) and improves their feeling of self-efficacy in the field.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».