SUPERVISION AND TEACHING IN EDUCATION: HISTORICAL DEVELOPMENT AND CONTEMPORARY TRANSFORMATION IN THE DIGITAL AGE
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the meeting of pedagogical thought and technological innovation, focusing on the role of artificial intelligence in the evolution of education and the necessary reconfiguration of pedagogical practice within the contemporary European context. From a historical perspective, education has always been a field of relationships and dialogue, with technology emerging in various periods as a tool for reorganization rather than a replacement of the human factor. The European history of education, shaped by successive socially and politically transformed environments, from the educational restructuring of the 19th century to the post-war period of European integration, highlights the ever-increasing significance of the pedagogical value of the human element alongside the integration of new technologies and tools. Artificial intelligence, as a modern tool, is introduced in this context not as a substitute for the teacher but as a means of enhancing pedagogical work. Throughout European educational history, emphasis on humanistic values has remained central, with new technologies expected to highlight these values and reshape educational processes. The teacher, as facilitator and guide, bears the responsibility of ensuring that artificial intelligence does not distance the learning process from its humanistic core, but rather strengthens it, maintaining its connection to the values of respect, ethics, and democracy. The study combines contemporary theoretical analyses with historical approaches to European educational reforms, emphasizing the timeless necessity of re-evaluating the concept of pedagogy. The digital age, as reflected in the European context, calls for reflection on the roles of the teacher and the student, who remain fundamental actors in the educational process despite the increasing use of technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».