Expérimentation de classe inversée en classe préparatoire intégrée
Notice bibliographique
Résumé
Cet article a pour but de prsenter un retour d'exprience sur le modle de classe inverse que nous avons instaur et ralis auprs d'tudiants de premire anne de la classe prparatoire intgre Polytech Marseille partir de 2012, mais galement de 2017 au sein de la classe prparatoire intgre de l'cole d'ingnieurs ESAIP sur le campus d'Aix-en-Provence.En effet, les diffrentes rformes rencontres ces dernires annes et les mauvaises mthodes de travail des lycens ne facilitent pas le passage dans le suprieur.C'est pour cela qu'en tudiant diffrents travaux sur la classe inverse et mthodes pdagogiques innovantes, nous avons construit notre modle de classe inverse et cet article a pour but d'tudier en quoi la classe inverse peut reprsenter une solution de remplacement intressante au systme pdagogique actuel.L'absence de cours classiques et de correction d'exercices, l'augmentation du nombre d'valuations et l'utilisation d'outils numriques reprsentent la mthode que nous avons applique nos classes.Les rsultats obtenus sont trs encourageants, car nous avons pu augmenter le niveau de difficult des exercices en classe et amliorer galement le taux de russite des tudiants en les initiant en mme temps au travail de groupe.Cette exprimentation nous permettra de montrer en quoi le modle de classe inverse est en adquation pdagogique avec le systme actuel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».