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Enregistrement W4294233788 · doi:10.21083/partnership.v17i1.6839

La collaboration intersectorielle au service des compétences informationnelles : L’exemple d’un programme de formation à l’École des sciences de la gestion de l’Université du Québec à Montréal

2022· article· fr· W4294233788 sur OpenAlexaffvenueabout
Édith Robert, Rémi Castonguay, Alexandre Méthé, Sophie Trolliet

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les bibliothécaires universitaires doivent composer avec plusieurs impératifs afin d’offrir de la formation sur les compétences informationnelles. L’objectif de ce texte est de partager notre expérience de travail d’équipe intersectorielle composée de membres du corps professoral, de bibliothécaires, de conseillères et conseillers technopédagogiques et d’intégration multimédia. En mettant nos expertises diverses à contribution, nous avons créé un parcours de formation des compétences informationnelles destiné aux étudiantes et étudiants d’un programme de deuxième cycle en sciences de la gestion. Ce projet novateur de l’Université du Québec à Montréal (UQAM) a été officiellement lancé en janvier 2022. Les étudiants acceptés à la maîtrise en sciences de la gestion devront obligatoirement réussir ce parcours de formation qui les initiera, d’une part, aux compétences informationnelles et numériques et, d’autre part, à différents principes de la communication savante et de l’intégrité intellectuelle. Les étapes ayant permis l’émergence de ce projet seront détaillées, de même que les défis rencontrés jusqu’à son achèvement. Cette expérience pourrait inspirer d’autres établissements d’enseignement, mais nous cherchons surtout à montrer l’importance du travail intersectoriel pour accompagner les étudiantes et les étudiants vers leur réussite scolaire. Nous avons la conviction que plusieurs notions présentées dans le parcours de formation développé sont transversales, qu’elles dépassent la stricte maîtrise de compétences techniques nécessaires aux apprentissages et qu’elles jettent plus largement les bases d’une meilleure compréhension de l’univers numérique dans lequel les étudiants évoluent. Ne s’inscrivant pas directement dans le Plan d’action numérique du ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur du Québec (2018), des initiatives telles que celle menée par l’équipe de l’UQAM sont tout de même en cohérence avec plusieurs de ses orientations, dont la première, qui est de soutenir le développement des compétences numériques des jeunes et des adultes pour qu’ils soient des citoyens et des professionnels mieux informés.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0140,007
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,144 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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