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Enregistrement W4400228839 · doi:10.52358/mm.vi19.416

Favoriser l'accessibilité des personnes aînées aux formations en ligne asynchrones avec la conception d'interfaces pour une population vieillissante

2024· article· fr· W4400228839 sur OpenAlexaffvenueabout
David Pellerin, Julie Castonguay, Manon Beaulieu, Lise Lecours

Notice bibliographique

RevueMédiations et médiatisations · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensCegep de VictoriavilleUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’apprentissage en ligne dans des formations asynchrones est une composante essentielle de l’apprentissage tout au long de la vie. Toutefois, les personnes aînées en sont l’un des groupes les plus exclus. Il importe de les considérer, car plus tôt que tard, elles pourraient être confrontées à la nécessité de suivre ce type de formation. Pensons aux travailleurs expérimentés dans l’obligation de suivre une formation asynchrone déployée par leurs ordres professionnels pour continuer à pratiquer. Le X s’est associé à l’entreprise X, spécialisée en solutions éducatives en ligne, pour adapter une formation asynchrone conçue pour des travailleurs pour la rendre accessible à des personnes aînées. L’adaptation de la formation asynchrone a été décrite dans un canevas de formation qui synthétise les principes de conception à considérer pour le développement d’interfaces conviviales en e-learning pour les personnes aînées. Cet article décrit la recherche-action qui a permis son développement avec la participation de neuf personnes du Québec âgées de 71 à 83 ans. L’utilisation de deux cadres conceptuels, la conception centrée sur l’utilisateur et la conception d’interfaces utilisateurs pour une population vieillissante, ont été utilisés pour soutenir l’adaptation de la formation asynchrone et développer le canevas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,304 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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