Traitement médiatique des MOOC en tant qu’innovation numérique en éducation : analyse du positionnement des chercheurs, des administrations universitaires et des directions des plateformes de MOOC
Notice bibliographique
Résumé
Entre 2012 et 2014, les MOOC(Massive Open Online Courses),en tant qu’innovation numérique en pédagogie universitaire, ont fait l’objet d’un fort traitement médiatique. Loin d’être une simple courroie de transmission, ce traitement médiatique peut être compris comme une mise en scène de différents acteurs (politiques, administratifs, scientifiques, éducatifs) articulés autour d’un imaginaire des MOOC en tant qu’innovation. Certains aspects de cet imaginaire ont déjà pu être identifiés lors d’une précédente étude (Collin et Saffari, 2015), ainsi que trois types d’intervenants principalement cités ou interviewés par les médias au regard des MOOC : les administrations universitaires, les directions des plateformes de MOOC et les chercheurs étudiant les technologies en éducation. En revanche, la manière dont le traitement médiatique des MOOC a mis en scène ces trois types d’acteurs n’a pas fait l’objet d’analyse. C’est ce que nous nous proposons d’approfondir dans le cadre du présent article, dont l’objectif est de mieux comprendre comment le traitement médiatique des MOOC positionne les chercheurs, les administrations universitaires et les directions de plateformes MOOC au sein de l’imaginaire qu’ils véhiculent. Pour ce faire, nous avons mené une analyse secondaire du même corpus d’articles journalistiques qui a servi à la première étude (voir Collin et Saffari, 2015), en nous focalisant cette fois-ci sur les différents intervenants cités ou interviewés dans les articles journalistiques (p. ex., chercheurs, directions des plateformes MOOC, administrations universitaires). Les résultats de l’analyse de contenu permettent d’identifier, pour chaque type d’intervenant, des positionnements complémentaires au sein du traitement médiatique des MOOC.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».