Retour d’expérience post pandémie suite à la généralisation de l’enseignement/apprentissage à distance. Un moyen de penser la formation des enseignants et le fonctionnement de l’université de demain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Le monde a été profondément touché par la pandémie mondiale du Coronavirus. Outre les problèmes planétaires de santé publique, l’ensemble des secteurs économiques et sociaux ont été bouleversés et des millions d’individus, menacés dans leur équilibre et leur bien-être. Les communautés scolaires et universitaires ont été les premières touchées et ont dû s’adapter dans l’urgence. Le gouvernement algérien a décidé le 22 mars 2020 la fermeture des établissements scolaires et universitaires. Une directive du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique a été adressée aux responsables des universités leur demandant d’adopter les plateformes en ligne pour assurer la « continuité pédagogique ». Pour gérer de façon fiable et efficace ces nouvelles modalités d’enseignement/apprentissage, les responsables universitaires ont dû mobiliser toutes les ressources humaines disponibles, personnel enseignant, personnel administratif et technique, pour maintenir la continuité de l’enseignement/apprentissage. Cette nécessité qui est apparue comme une évidence dès le début de la pandémie a dévoilé les nombreuses carences en matière de moyens. Les enseignants, principaux acteurs, ont dû mettre à profit les outils existants pour faire face à ce défi. Le retour d’expérience que l’on souhaite partager dans le cadre de cet article concerne la mise en œuvre et la généralisation de l’enseignement en ligne dans le contexte universitaire algérien et ses effets sur l’apprentissage. Cette expérience nous a permis de prendre conscience des bouleversements didactiques et pédagogiques provoqués par l’introduction des TICE et des outils numériques lors de l’enseignement/apprentissage à distance du et en FLE.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle