Le sujet cognitif de l’apprentissage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Les humains qui utilisent des technologies de l’information et de la communication pour l’enseignement (TICE) et pour apprendre réalisent une activité complexe qu’il est difficile d’étudier. Les chercheurs du domaine rencontrent plusieurs problèmes, dont trois sont abordés ici : les apprentissages implicites et explicites, scolaires et non scolaires, avec les TIC peuvent-ils être décrits à l’intérieur d’un même cadre ? Les TICE mobilisent-elles différents processus d’apprentissage ? Qu’est-ce la motivation à utiliser les TIC et cette motivation a-t-elle un effet sur les apprentissages avec les TICE ? Pour répondre à ces problèmes, une approche renouvelée des apprentissages peut aider. Cette approche considère le sujet cognitif de l’apprentissage comme étant capable d’apprendre de manière très différente selon qu’il y a un enjeu adaptatif ou non. Elle considère aussi que le sujet humain mobilise des processus d’apprentissage très différents entre eux, impliquant que les tâches et les outils pouvant soutenir ces processus d’apprentissage sont nécessairement très différents. Enfin, elle considère que les connaissances que le sujet humain a sur lui-même et sur ses buts d’apprentissage ont un effet important.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découle