Proposition de critères de proximité pour l’analyse des dispositifs de formation médiatisée
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».