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Enregistrement W4391436058 · doi:10.7202/1108705ar

Cocréation d’un projet sur les réalités autochtones au service du développement des compétences en littératie médiatique multimodale (LMM) et de la compétence numérique d’élèves du primaire : présentation du projet Premiers Peuples (p1P)

2023· article· fr· W4391436058 sur OpenAlexaffvenueabout
Andréa Gicquel, Séverine Parent, Jean-François Mercure

Notice bibliographique

RevueRevue de recherches en littératie médiatique multimodale · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital literacy in education
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le projet Premiers Peuples, ou projet p1P, faisant partie du projet de recherche-action MultiNumériC, avait pour objectif d’amener des élèves de 6e année du primaire à être de meilleurs citoyens en développant leur compréhension des réalités des Premiers Peuples au Québec et au Canada. Il s’inscrit dans une initiative de cocréation de projets pédagogiques pour soutenir le développement de la compétence numérique par la littératie médiatique multimodale chez des élèves. Dans le cadre du projet p1P, des élèves ont pu mobiliser ces compétences en plus de celles liées à d’autres domaines d’apprentissage, dont celui de l’univers social. L’expérience de cocréation est présentée en quatre étapes : le portrait, le processus, le projet et la production. Les élèves ont été invités à développer et à actualiser leurs connaissances au regard des réalités des Premiers Peuples en les sensibilisant plus particulièrement aux réalités autochtones actuelles. À la suite d’une démarche planifiée (s’informer, choisir, produire et diffuser), les élèves ont pu, par le biais de productions numériques, mettre en lumière les apprentissages qu’ils avaient envie de partager avec les pairs et la communauté. Le projet Premiers Peuples a montré qu’une collaboration entre les milieux scolaires et la recherche est possible et fertile.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,264 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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