Espaces d’apprentissage innovants : pratiques pédagogiques effectives et usages de l’environnement physique-matériel
Notice bibliographique
Résumé
L'mergence croissante des espaces d'apprentissage innovants (EAI) dans les universits amne s'interroger sur leur utilisation relle.Cette tude prsente les rsultats des analyses des pratiques pdagogiques et d'utilisation du potentiel de l'environnement physique-matriel.Vingt-six sances de cours observes, faisant au total 2 942 minutes d'enregistrement vido, ainsi que des entretiens avec les enseignants et enseignantes sont raliss.Les rsultats des analyses frquentielles, temporelles et squentielles montrent une prdominance, en matire de frquence d'occurrence et de temps consacr, des situations de mise en activit pratique des tudiants et tudiantes.Le caractre collaboratif, centr sur les tudiants et tudiantes et vari des activits est mis en vidence.On observe une utilisation stratgique et adapte du potentiel de flexibilitmodularit en lien avec les activits d'apprentissage.Cependant, le potentiel technologique reste sous-exploit et moins positivement peru comme pertinent par les enseignants et enseignantes.Les principaux avantages et contraintes des EAI perus par les enseignants et enseignantes sont aussi prsents.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».