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Enregistrement W4411788848 · doi:10.4000/148mu

La typologie des « Prudences numériques », un outil didactique au service d’une intégration d’une éducation au numérique en Anthropocène

2025· article· fr· W4411788848 sur OpenAlexaffabout
Laurent Heiser, Cyril Drouot, Audrey Raynault, Audrey Bonjour, Didier Mouren, Jean François Céci

Notice bibliographique

RevueÉducation et socialisation · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le concept de "numérique pour l’éducation" se doit de dépasser une approche technocentrée, afin d’intégrer les enjeux sociétaux, éthiques et environnementaux induits par le numérique. La formation des enseignants, dans ce contexte, est primordiale pour intégrer ces enjeux au sein des pratiques pédagogiques sans bouleverser leur activité professionnelle. Pour répondre à cet enjeu, nous avons mis en place un outil didactique, la Typologie des Niveaux de Prudences Numériques (TNPN), centré sur le concept philosophique de prudence, lors de sessions de formation des enseignants. Mené dans le cadre d’un projet de développement et d’innovation pédagogiques impliquant un Inspé1 en France, une faculté des sciences de l’éducation au Québec et une autre en Belgique, le dispositif de formation-enquête a permis de dégager quatre grandes catégories qui renvoient à quatre niveaux principaux de la TNPN (la prudence individuelle, infocommunicationnelle, sociale et sanitaire), révélant deux niveaux supérieurs où la conscientisation des problématiques et enjeux est quasi inexistante (la prudence environnementale et terrienne). Nous soulignons que cela doit désormais permettre de relever un défi majeur : renforcer les dispositifs de formation des enseignants et des cadres, en mettant l’accent sur la pertinence d’une analyse systémique qui intègre tous les niveaux de prudences numériques pour élever l’éducation au numérique en intégrant les enjeux de l’anthropocène.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,008
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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