Modélisation de MOOC en didactique des langues : Identifier les tensions et leurs régulations pour des usages “didactiquement corrects”
Notice bibliographique
Résumé
Concevoir un MOOC en didactique des langues conduit à être confronté à un ensemble de paradoxes qui peuvent être analysés à la lumière de la notion de système. Ainsi, les aspects techniques, qui découlent en partie des principes constitutifs de l’objet MOOC, agissent en retour sur les choix didactiques et les démarches méthodologiques mises en œuvre par les concepteurs. C’est dans cette perspective que nous interrogerons ces choix faits lors de la mise en œuvre de ce type de MOOC, en vue d’usages que l’on pourrait qualifier de « didactiquement corrects », au prix d’adaptations plus ou moins contraignantes ou de contournements. Afin de mettre en évidence les tensions en jeu, nous procédons à une modélisation qui sera appliquée à l’analyse de trois MOOC en didactique des langues. Cette analyse nous conduit à mettre en évidence le rôle des discours comme régulateurs de tensions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».