LES ENJEUX ASSOCIÉS À L’APPROPRIATION DE RESSOURCES NUMÉRIQUES MUSÉALES PAR DES ENSEIGNANTS DU SECONDAIRE DU QUÉBEC : PROPOSITION D’UN CADRE D’ANALYSE
Notice bibliographique
Résumé
Depuis 2014, le Musée des beaux-arts de Montréal développe une plateforme nommée ÉducArt, qui suggère des activités éducatives réalisées à partir de sa collection encyclopédique pour soutenir les écoles secondaires québécoises dans leur mission culturelle. Comme l’élaboration de ressources destinées au milieu scolaire demande de tenir compte des besoins et des réalités de la classe (Van der Maren, 1996, 2003) et que le gouvernement du Québec entend poursuivre le financement de plateformes muséales (Rocheleau, 2016), il apparaît important d’étudier les enjeux associés à l’appropriation de ressources numériques muséales, telles que celles diffusées sur la plateforme ÉducArt, par des enseignants du secondaire du Québec. Dans cette perspective, un cadre d’analyse visant à mieux comprendre ces enjeux semble essentiel. Cet article se veut une contribution en ce sens, car à notre connaissance, aucun modèle théorique n’existe pour comprendre les enjeux particuliers que rencontrent des enseignants du secondaire lorsqu’ils tentent de s’approprier des ressources numériques muséales.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,000 |
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.
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 ».