Obstacles et opportunités stratégiques de l’avenir de la formation à distance
Notice bibliographique
Résumé
Dire que la Covid-19 a bouleversé le rapport à la formation à distance (FAD) est une évidence qui relève du truisme. Sur le plan de la recherche, l’accroissement des productions a été considérable. Par exemple, dans la base de données ERIC, le nombre d’articles référencés en anglais portant sur l’éducation à distance (« Distance Education ») a quasiment été multiplié par cinq entre 2019 (454 références) et 2021 (2 223). Mais la production scientifique en éducation ne se traduit pas nécessairement en évolutions tangibles. Les établissements d’enseignement ont leurs logiques internes et nous laisserons aux sociologues des organisations le soin d’étudier celles-ci. En revanche, quelques indications nous permettent d’entrevoir des tangentes prises par les établissements en matière de FAD. À cet effet, EDUCAUSE suggérait ainsi que les établissements d’enseignement supérieur seraient amenés à choisir parmi trois voies technologiques postpandémiques : a) la restauration, c’est-à-dire revenir à la situation qui prévalait avant la pandémie ; b) l’évolution, à savoir s’attarder à s’adapter à une nouvelle normalité ; c) la transformation, soit redéfinir l’institution universitaire et contribuer à créer un nouvel enseignement supérieur (Grajek et 2020-2021 EDUCAUSE IT Issues Panel, 2020). Si l’on souhaite se garder de toute pensée hors-sol concernant les stratégies numériques des institutions d’enseignement supérieur au prisme de la distance, l’exercice de réflexion stimulant proposé dans ces pages par Peraya et Fiévez (2022) n’en est pas moins ambitieux. En effet, parmi les trois voies technologiques évoquées, des réalités (géographiques, financières ou autres) s’imposeront nécessairement comme autant de contraintes. À l’heure où cet article est proposé, l’université de Moncton (UdeM) est engagée depuis quelques mois dans l’élaboration d’une planification stratégique. Cet exercice nous permet de proposer, modestement, une réflexion sur la stratégie numérique d’une université francophone, dans un environnement nord-américain singulier, au prisme de la FAD. Après avoir exposé quelques caractéristiques de l’UdeM et présenté des initiatives en FAD, nous ferons état des réflexions des autres établissements postsecondaires de la province. En conclusion, nous ferons quelques propositions qui pourraient alimenter le futur plan d’action de l’université.
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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,020 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».