Numérisation du travail et transformations de la formation. Quelles ingénieries en formation et enjeux de professionnalisation à l’œuvre ?
Notice bibliographique
Résumé
Les progrès technologiques et les changements économiques et politiques ont modifié la manière de travailler (Labbé et Champy-Remoussenard, 2013; Perreau et Wittorski, 2023). Aujourd’hui, ce sont par exemple les questions de la formation tout au long de la vie qui conduisent à observer un transfert progressif vers chaque citoyen de la gestion de son propre parcours de formation et d’emploi. Ajoutons à cela les innovations liées au développement du numérique, mais aussi les nouvelles pratiques associées aux situations instrumentées (simulation, réalité virtuelle ou immersive, dispositifs à distance ou hybrides) et nous aurons un tableau des transformations qui régissent à la fois le monde du travail et de la formation. Pour accompagner cette réflexion et afin de pouvoir répondre aux nouvelles exigences auxquelles il est confronté, le champ de la formation se réinvente en réinterrogeant les ingénieries de formation et pédagogiques qui lui sont nécessaires (Ardouin, 2017; Renier et Guillaumin, 2023; Verquin Savarieau et Papadopoulou, 2023). C’est pourquoi ce sont les savoirs et les pratiques même des métiers de la formation que nous interrogerons, en remettant en question les ingénieries qui constituent le produit négocié d’interactions sociales, politiques, techniques et pédagogiques.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 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 ».