COURS DE LITTÉRATURE OU COURS DE LITTÉRATURE NUMÉRIQUE ? ÉLÉMENTS DE CADRAGE DISCIPLINAIRE À PARTIR DE PRATIQUES UNIVERSITAIRES
Notice bibliographique
Résumé
Pour éclairer le choix qui se pose au professeur de littérature entre un cours dédié au numérique et un cours intégrant le numérique comme un des paramètres de son enseignement, l’étude propose trois approches successives : par les objets d’enseignement, par les usages en formation, par le recueil de représentations. Si l’intégration d’oeuvres numériques au cours de littérature s’envisage aisément dans une perspective d’histoire littéraire aussi bien que dans celle d’une lecture analytique (Bootz, 2019; Dall’Armellina, 2015; Petitjean et Brunel, 2018), le regard porté sur des expériences menées en formation amène à percevoir beaucoup plus radicalement les perturbations engendrées par le numérique sur les repères distinctifs de l’oeuvre, de la littérarité ou de l’auteur singulier (Bouchardon, 2014; Gefen, 2012; Saemmer, 2018). Le déplacement de l’attention vers l’intérieur des processus de création, favorisé par les usages de la production numérique et renvoyant à un principe d’apprentissage littéraire par l’expérimentation (Dewey, 1934), sollicite le déploiement d’une armature didactique qui n’ignore pas les spécificités de l’écriture sur écran (Lacelle et al., 2017; Petitjean et al., 2017). Pour documenter ce troisième plan, deux enquêtes ont été menées en parallèle auprès d’enseignants (75 répondants) et auprès d’écrivains et apprentis écrivains (90 répondants). Leur analyse comparée met en évidence un certain nombre de clivages entre les représentations et les pratiques effectives, mais également une appétence des enseignants pour une meilleure connaissance des mutations des pratiques rédactionnelles des écrivains. L’étude est menée avec le concours du groupe de recherche « Écriture créative en formations : enjeux épistémologiques et méthodologies de recherche » de l’Initiative d’excellence Paris Seine.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».