MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W33366325 · doi:10.4000/dms.646

Proposition de critères de proximité pour l’analyse des dispositifs de formation médiatisée

2014· article· fr· W33366325 sur OpenAlexaff
Caroline Brassard, Philippe Teutsch

Notice bibliographique

RevueDistances et médiations des savoirs · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De part et d’autre de l’Atlantique, l’université se questionne sur ses objectifs, sur l’évolution de ses publics ainsi que sur les modèles de dispositif de formation pouvant répondre à ces enjeux. Quel que soit leur modèle d’origine (enseignement en présentiel ou à distance), les établissements d’enseignement supérieur revoient leurs modalités de diffusion et mettent en place des dispositifs de formation hybrides (Burton et al., 2011 ; Deschryver et Charlier, 2012) qui permettent à la fois d’adapter les pratiques d’enseignement et d’exploiter au mieux les avantages et complémentarités des modalités de présence et de distance en termes de lieu, de temps et d’action. Pour décrire le continuum d’états intermédiaires entre présence et distance permettant de caractériser les situations de formation médiatisée, plusieurs auteurs évoquent le concept de proximité (Villardier et Do, 2008 ; Paquelin, 2011), qui réfère à la perception de la distance pour qualifier ce qui rapproche. L’objectif de la recherche en cours est, dans un premier temps, d’identifier les composants mis en place dans les dispositifs pour favoriser la proximité, puis, dans un second temps, de questionner les différents acteurs impliqués pour analyser si cette proximité est effective et perçue comme telle. La première partie du travail, présentée ici dans une perspective exploratoire, vise à construire la proximité en tant qu’objet de recherche puis propose de décrire le dispositif sous l’angle de la proximité. La démarche consiste à articuler deux cadres de référence sous forme d’une grille de lecture.

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)0,002
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDistances et médiations des savoirsMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207