MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3036583733 · doi:10.5206/cie-eci.v48i2.10789

L’appropriation du changement de politiques universitaires par les étudiants en Afrique subsaharienne : le cas de la réforme Licence-Master-Doctorat au Burkina Faso

2020· article· fr· W3036583733 sur OpenAlexaffvenue
Pascal Ramdé, Pierre Lapointe, Martial Dembélé

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité de MontréalSt. Thomas University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les universités d’Afrique subsaharienne francophone ont dû s’adapter à un environnement marqué par l’internationalisation de l’enseignement supérieur et les transferts des politiques éducatives en s’alignant sur le processus de Bologne par une nouvelle politique dite « réforme Licence-Master-Doctorat (LMD) ». Cette étude a pour objectif d’analyser et de comprendre l’appropriation de la réforme LMD par les étudiants au Burkina Faso. À partir d’une définition de l’appropriation cohérente avec la sociologie de l’action publique et de données recueillies par questionnaire auprès de 531 étudiants, nous examinons la manière dont les étudiants interprètent la réforme LMD, leur attitude et leur comportement à son égard. Les résultats montrent que les étudiants ont une connaissance limitée de la réforme, une adhésion modérée et un engagement faible pour son implantation. En outre, les indices de l’appropriation chez les étudiants sont reliés à leurs caractéristiques sociodémographiques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComparative and International EducationMême sujetEducation, sociology, and vocational trainingTravaux en français237 207