Le numérique en classe en 2 temps 3 mouvements – Évaluation d'un scénario de formation continuée
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cet article fait état de la recherche menée par un groupe pluridisciplinaire sur un scénario de formation baptisé 2 temps 3 mouvements, à destination des enseignants en langues. Combinant une expertise multiple en acquisition des langues secondes, en numérique pédagogique, et en formation enseignante, trois chercheuses ont imaginé, mis en pratique, puis analysé un scénario de formation continuée. En se basant sur plusieurs théories d'intégration du numérique en classe et sur une série de données qualitatives récoltées tout au long de la formation, l'équipe de recherche a pu mettre en exergue différents aspects. Dans un premier temps, l'effet du scénario sur les représentations des participants quant au numérique à l'école a été analysé. Ensuite, l'attention a été portée sur l'évolution des pratiques numériques des enseignants à l'issue de la formation. Enfin, le scénario de formation en lui-même et son efficacité ont été investigués. Les différents résultats exposés ont permis aux chercheuses de formuler des recommandations de bonnes pratiques dans la perspective d'une nouvelle édition de formation en 2 temps 3 mouvements.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle