Portrait des compétences informationnelles des étudiants du réseau de l’Université du Québec
Notice bibliographique
Résumé
L’article présente une enquête du Groupe de travail sur la promotion et le développement des compétences informationnelles (GT-PDCI), lancée à l’automne 2018. Cette enquête visait à vérifier l’hypothèse que le niveau des compétences informationnelles des étudiants du réseau de l’Université du Québec n’atteint pas le niveau requis par le parcours universitaire ou attendu par le marché du travail. Le questionnaire est composé de 22 questions basées sur les fondements des compétences informationnelles et a pour objectif d’identifier les stratégies utilisées par les étudiants et les connaissances mobilisées par ceux-ci lors de tâches liées aux compétences informationnelles. Les questions, à choix multiples, présentent des mises en situation et demandent à l’étudiant de choisir la meilleure stratégie ou attitude à adopter par rapport à un problème informationnel. Les trois quarts des questions ont été réussis par moins de 50 % des répondants. En général, les répondants utilisent des stratégies qui mettent à contribution leurs compétences informationnelles, mais ils auraient avantage à utiliser des stratégies plus précises et plus efficaces, qui semblent méconnues ou mal maîtrisées.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».