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Enregistrement W3173287628 · doi:10.52358/mm.vi6.196

Pérennité et mutations en formation à distance à l’université : Retour sur le vécu des vingt années d’existence du campus numérique FORSE

2021· article· fr· W3173287628 sur OpenAlexvenueno aff
Béatrice Savarieau, Stéphane Simonian, Jacques Béziat

Notice bibliographique

RevueMédiations et médiatisations · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les appels à projets « campus numériques français » au début des années 2000 soulignent une volonté politique d’impulser le développement de la formation à distance en enseignement supérieur. Après un bref retour historique sur les faits marquants de cette époque, les auteurs reviennent sur le destin singulier du premier campus numérique francophone en Sciences de l’éducation FORSE (Formations et ressources en Sciences de l'éducation), qui fêtera ses vingt ans en 2021. Cette vision rétroactive conduit à retenir tout d’abord l’idée d’un passage de la notion de « paysage », qui implique une approche verticale du changement en éducation et en formation, à celle « d’écosystème » du numérique, dans lequel dominent des interrelations fortes et constantes entre l’ensemble des membres d’un groupe projet et le politique. À partir de ce cadre d’analyse, les auteurs explorent divers aspects de l’intégration de la formation à distance jusqu’à l’assimilation dans les pratiques ordinaires universitaires : le rapport entre l’humain et les objets techniques; les relations asymétriques et les intérêts partagés entre acteurs à des postes complémentaires qui favorisent une collaboration fructueuse; enfin le développement des activités technopédagogiques qui se jouent également dans l’expérimentation et la recherche-action. Ainsi, l’importance de la prise en compte du réel de l’activité et de ses dimensions contextuelles comme conditions essentielles des rapports stabilisés entre les pratiques humaines et les objets techniques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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