Le numérique pour une hybridation de qualité
Notice bibliographique
Résumé
La crise historique que nous venons de traverser dans le monde entier avec la pandémie de la COVID-19 n’a fait que souligner avec une acuité plus intense encore que d’habitude que les effets du numérique sur l’éducation et la formation sont multiples. Nous retenons notamment l’importance de la mise en place de dispositifs technopédagogiques de qualité, qu’ils soient présentiels (en classe), distanciels (à la maison ou au travail) ou hybrides (combinant des activités pédagogiques dans un même espace physique et des activités pédagogiques en ligne), afin de favoriser la création de contextes d’apprentissage permettant à toutes les personnes apprenantes, quelles que soient leurs situations, d’être engagées, d’être accompagnées, d’être guidées, d’être soutenues. Mais, comment concevoir la qualité, alors que l’activité pédagogique, soumise à des tensions, est perçue comme étant entrée en « mode dégradé »? Ce numéro thématique propose une réflexion croisée autour des apports, des possibilités et des contraintes qu’impose le numérique en éducation et en formation. Les autrices et auteurs réunis questionnent également la conception et les éléments qui contribuent à la qualité des dispositifs de formations en ligne et hybrides. Ce quatrième numéro de Médiations & médiatisations restitue des analyses, des réflexions ou des expériences vécues dans ces modalités d’enseignement, illustrant à la fois des réorganisations et la nécessité d’un développement professionnel.
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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».