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Enregistrement W3106578917 · doi:10.7202/1073365ar

Deux conditions et deux mécanismes pédagogiques favorables à la réflexion conduisant à des mobilisations et changements : étude du cas d’un cours universitaire en éducation relative à l’environnement

2020· article· fr· W3106578917 sur OpenAlexaffvenueabout
Virginie Boelen, Philippe Chaubet

Notice bibliographique

RevueEnjeux et société Approches transdisciplinaires · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un monde en crise environnementale, quelles conditions et quels mécanismes mis en place dans un cours universitaire permettent de stimuler la réflexion chez l’étudiant de façon à modifier sa manière de voir le monde et d’engager son pouvoir d’action? Quand l’avenir de l’espèce humaine et de son écosystème est en jeu, comment favoriser l’engagement écocitoyen? Ces questions sont considérées dans un cours universitaire d’éducation relative à l’environnement (ERE) destiné à éveiller les consciences et à susciter l’action réfléchie. Nous analysons un cas : les effets d’un cours spécifique d’une université du Québec. La méthode utilisée pour répondre au questionnement est l’ingénierie inverse appliquée à la réflexion. Elle reconstruit à rebours les conditions qui ont su stimuler la réflexion sur la pratique chez l’étudiant, conditions qui semblent avoir joué un rôle clé dans de nouvelles façons d’appréhender l’ERE et de vouloir y agir. Une comparaison des résultats de cette étude avec ceux obtenus dans le cadre d’autres formations universitaires, puis avec la littérature spécialisée dans le domaine des pratiques réflexives permet d’en valider la pertinence ainsi que celle de l’approche méthodologique innovante de l’ingénierie inverse de cours universitaires. L’article, enfin, rend compte de pédagogies universitaires favorables à la réflexion en tant que source de mobilisation et d’engagement, et contributrices au développement de compétences dans l’enseignement supérieur.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,277 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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