Enjeux systémiques du codéveloppement d’outils numériques en soutien à la formation : une confrontation entre dispositions et obstacles
Notice bibliographique
Résumé
Dans un contexte de transition numérique et de pénurie de main-d’œuvre en éducation, le personnel enseignant est demandeur d’outils innovants pour réaliser son travail et optimiser ses actions. C’est ce contexte qui a lancé un projet de codéveloppement d’outils numériques qui vise la prévention de l’incapacité de travail d’élèves en adaptation scolaire réalisant des stages en entreprise. La recherche-action porte une volonté d’innovation, soutenue d’une part par un processus de codéveloppement avec le personnel scolaire et, d’autre part, par la mobilisation d’une approche sensible au genre. L’article fait état du processus de codéveloppement, de l’innovation développée, de même que des obstacles qui sont apparus pendant le projet. Ces derniers se rapportent principalement à trois catégories : les compétences numériques du personnel enseignant et des élèves, la charge de travail et le soutien organisationnel influençant l’innovation numérique. Ces contraintes freinent la volonté d’innovation présente chez toutes les personnes participantes qui reconnaissent l’avantage des nouveaux outils et leur impact positif sur le travail. Les obstacles et dispositions seront présentés en perspective des facteurs systémiques qui les amplifient afin de réfléchir aux conditions nécessaires à l’innovation numérique en éducation.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».