Évaluation comparative des formations en ligne relativement à la perception des étudiants vietnamiens aux études supérieures
Notice bibliographique
Résumé
Le Vietnam est considéré comme étant avancé dans l’adoption et l’usage des technologies de l’information et de la communication (TIC) en éducation, suivant les critères définis par l’UNESCO. Cependant, la plupart des établissements d’enseignement supérieur vietnamiens ne se limitent qu’à investir dans du matériel et des équipements technologiques pour encourager les initiatives individuelles d’enseignement en ligne chez les enseignants universitaires, sans disposer de véritable politique institutionnelle de formation en ligne ni de toutes les dimensions nécessaires à l’intégration systématique des TIC. Cela les empêche d’atteindre un niveau d’efficacité suffisant et une cohérence d’ensemble. Cet article vise à présenter les résultats de l’étude des modèles de développement du cyberapprentissage dans les établissements d’enseignement supérieur du monde entier, en particulier celui de l’Association européenne des universités d’enseignement à distance (EADTU), en vue de construire un modèle d’évaluation comparative de la politique institutionnelle de l’apprentissage en ligne en fonction de la perception des étudiants. Ce modèle a fait l’objet d’une enquête auprès de 460 étudiants de quatre établissements d’enseignement supérieur vietnamiens, dont les résultats d’analyse factorielle permettent de valider une version adaptée de l’enquête au contexte local.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».