IdO-AMI : une solution à l'éducation en zone défavorisée
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
L’internet des objets (IdO) s’est imposé à la majorité des secteurs d’activités de la société moderne dont celui de l’éducation. C’est ainsi qu’apparut le concept d’intelligence (Smart) pour qualifier ces nouvelles formes d’éducation (smart education) appliquées à l’école (smart school), à l’apprentissage (smart learning), à la pédagogie (smart pedagogy) et à des environnements d’apprentissage (smart learning environment). Des exemples d’écoles intelligente (smart school) sont apparus dans des sociétés bien nanties : Finlande, Australie, Chine, États-Unis, mais qu’en est-il vraiment des possibilités offertes par l’IdO comme solution d’accessibilité à l’éducation dans des zones et des populations moins bien nanties ? \nCet article présente et discute le contexte et les limites de l’usage des technologies de l’IdO dans le cadre du projet AMI (Apprentissage médié par l’intelligence), issu de la chaire UNESCO (2019-2023) en système intelligent d'apprentissage repensé pour tous (UNESCO Chair for Global Smart Disruptive Learning (GSDL), une solution innovante, tournée vers les technologies intelligentes, adaptatives et mobiles pour pallier l’absence d’école tout en répondant aux besoins des enfants et des communautés de la zone sahélo saharienne en matière d’éducation et de formation.
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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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