CompeTI.CA : un réseau des partenaires pour développer les compétences en TIC en Atlantique
Notice bibliographique
Résumé
Le developpement de competences numeriques sur un continuum vie – education -carriere passe par un partenariat entre differents paliers educatifs, ce qui demontre un projet de construction d’un Reseau (nom du reseau). Suite a un travail collaboratif, depuis 2014, les partenaires ont defini, comme premier objectif, en consultant des experts, differentes facettes de competences numeriques, techniques et non-techniques. Cette definition a permis de mettre en place des etudes de pratiques exemplaires dont les premiers resultats indiquent l’importance de pedagogies ouvertes, axees sur l’apprenant, en lien avec la vie de tous les jours. Ces approches cherchent a maximiser le potentiel de chacune et de chacun en creant des occasions d’apprentissage de vivre et de reussir dans un monde numerique. Les questions de transfert de pratiques exemplaires et de durabilite d’encadrement aux points de transition entre les differents contextes educatifs, formels et informels demeurent ouvertes formant une base de continuite du partenariat par l’echange d’expertise, la formation continue et la recherche longitudinale. Notre presentation fait part de resultats du travail de quatre premieres annees du Reseau et de la perspective future tant au niveau de nouvelles collaborations qu’au niveau de theorisation ancree.
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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,012 |
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 ».