Se former à l’usage des dispositifs de téléprésence, visioconférence et webconférence en enseignement supérieur
Notice bibliographique
Résumé
Les dispositifs technopédagogiques de type visioconférence sont des technologies émergentes de plus en plus utilisées en enseignement supérieur. Certains établissements d’enseignement investissent largement dans leur implantation et dans leur déploiement au service de la formation à distance. Mais qu’en est-il des usages qu’en font les formateurs? Qu’en est-il du rôle des conseillers/ingénieurs pédagogiques dans un tel contexte? Le présent article traite d’une étude réalisée dans le cadre du projet TOPIC (Téléprésence comme OPportunité d’Innovation dans la Conception de formation) tiré d’un travail conjoint entre l’Université de Sherbrooke (Canada) et l’Université Bretagne Loire (France). Il s’agit d’une enquête en ligne réalisée auprès de 174 formateurs des deux universités partenaires pour répondre à la question : « Quels sont les usages actuels, le niveau d’aisance et les attentes des formateurs face aux dispositifs technopédagogiques de type visioconférence? ». L’enquête fait ressortir que les dispositifs de visioconférence sont peu utilisés et que les formateurs sont peu formés à leur utilisation. Malgré tout, une majorité des répondants se dit à l’aise avec leur capacité d’enseigner avec le numérique. En termes de formations, il ressort de l’enquête que les formateurs privilégient des ressources propices à l’autoformation, à un accompagnement personnalisé ou à une combinaison de ressources et d’accompagnement.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».