Introduction au numéro thématique « Les méthodes pédagogiques actives en enseignement postsecondaire : enjeux, défis et retombées »
Notice bibliographique
Résumé
Des transformations importantes s’observent dans le milieu de l’enseignement supérieur depuis déjà une vingtaine d’années. Ces transformations amènent à repenser les pratiques enseignantes pour qu’elles soient davantage centrées sur les apprentissages plutôt que l’enseignement. Ainsi, plusieurs enseignant∙es choisissent d’intégrer des méthodes pédagogiques actives (MPA) à leur pratique, qui se distinguent d’autres méthodes en modifiant la nature des activités d’apprentissage qu’effectuent les étudiant.es. lorsqu’ils et elles sont en classe. Une MPA amène les étudiant∙es à effectuer des tâches de haut niveau cognitif, au sens d’Anderson et al. (2001), lorsqu’ils et elles sont en classe. Ce numéro thématique vise donc à présenter cinq recherches se déroulant en contexte de formation universitaire de 1er cycle où les retombées de la mise en œuvre d’une MPA pour les étudiant∙es ont été étudiées. Ces retombées portent sur les apprentissages, l’engagement ou les processus cognitifs mobilisés par les étudiant∙es durant ou à la suite de l’expérimentation d’une MPA. Les résultats encourageants de ces études soutiennent la pertinence des MPA pour favoriser l’apprentissage et l’engagement en enseignement supérieur.
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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,007 |
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 ».