MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283734889 · doi:10.4000/dms.7812

Description de la mise en œuvre d'une démarche inductive pour caractériser les perceptions de présence des pairs-apprenants dans le cadre de la réalisation d'activités collectives à distance

2022· article· fr· W4283734889 sur OpenAlexaff
Sonia Proust-Androwkha

Notice bibliographique

RevueDistances et médiations des savoirs · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PerceptionDistance educationPsychologyComputer scienceSociologyMathematics educationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article décrit la démarche empirico-inductive mise en œuvre dans une recherche dont l’objectif était de comprendre la manière dont des apprenants, impliqués dans un dispositif de formation en ligne, perçoivent la présence de leurs pairs dès lors qu’ils interagissent avec eux dans le cadre de la réalisation d’activités collectives en groupe restreint. Cette recherche repose sur deux volets empiriques ; trente apprenants, issus de deux promotions engagées dans le même dispositif de formation en ligne, y ont participé. Le corpus de données est constitué de trente-six entretiens individuels menés entre 2018 et 2020 et de dix-huit récits phénoménologiques. Dans un premier temps, deux analyses quantitatives par traitement statistique des données qualitatives ont offert une vue synoptique du lexique présent dans le discours des apprenants. Les résultats des analyses ont témoigné de l’importance que ces apprenants attachaient à la dimension socio-affective des interactions entre pairs. Dans un second temps, trois analyses qualitatives, conduites par analyse à l’aide des catégories conceptualisantes (Paillé et Mucchielli, 2016), ont permis d’approfondir la compréhension de la dimension socio-affective des interactions entre pairs et, in fine, de modéliser la présence socio-affective des pairs telle que perçue par les apprenants.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDistances et médiations des savoirsMême sujetInnovative Teaching and Learning MethodsTravaux en français237 207