Pour une éducation à et par l’auto-quantification en EPS
Notice bibliographique
Résumé
Les champs des loisirs sportifs et de l’EPS connaissent actuellement un engouement important autour du développement des pratiques d’auto-quantification ; celles-ci consistent à mesurer, en temps réel, l’évolution de ses propres performances et de ses variables biologiques au moyen d’un dispositif numérique portatif. Si plusieurs propositions pédagogiques insistent sur les potentialités éducatives de ces outils, d’autres études, plus critiques, révèlent que, suite à une phase initiale d’engouement, certains élèves témoignent d’attitudes de résistance voire de désengagement vis-à-vis de ces instruments et, plus largement, de l’activité physique. Plusieurs usages dysfonctionnels de l’auto-quantification pourraient, en effet, s’avérer néfastes au bien-être de l’utilisateur, dès lors contraint de l’abandonner. Tout à la fois conscients des dérives possibles de la mise en chiffres de soi et de ses potentialités éducatives, nous proposons une réflexion pédagogique de nature non normative : en effet, il ne s’agira pas d’imposer, a priori et uniformément à tous les élèves, un même usage, supposé pertinent, du self-tracking. À l’inverse, nous les encouragerons, au travers d’une attitude expérimentale et comparative, à tester divers usages de l’outil et à en apprécier les conséquences différentielles sur leurs performances, leurs ressentis, leurs motivations et leurs émotions, afin de découvrir, par essais-erreurs, les utilisations qui leur sont, individuellement, le plus profitables. Nous proposerons ensuite d’entraîner les élèves à la confrontation systématique des données quantitatives recueillies avec les ressentis singuliers qu’ils éprouvent, dans le but d’affiner leurs savoir-faire perceptifs. Enfin, en guise d’ouverture, nous proposerons d’engager chaque élève, à l’échelle de l’année scolaire, dans la conception et la mise en œuvre d’un « projet personnalisé d’auto-quantification » visant à le préparer, de façon lucide, aux multiples situations d’auto-quantification auxquelles il pourra être confronté.
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 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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».