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Enregistrement W4414860020 · doi:10.52358/mm.vi22.469

La recherche sur les technologies éducatives au collégial : une revue de portée (2000-2024)

2025· article· fr· W4414860020 sur OpenAlexaffvenueabout
Sonia Proust-Androwkha, Édith Gruslin, Normand Roy

Notice bibliographique

RevueMédiations et médiatisations · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensCollege AhuntsicUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)ESPACEIndustrial RevolutionEconomic transformation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis les années 2000, l’intégration des technologies éducatives dans l’enseignement supérieur a suscité un intérêt croissant, reflétant une transformation majeure des pratiques pédagogiques. Le réseau collégial québécois, à l’interface entre le secondaire, l’université et le marché du travail, n’échappe pas à cette évolution. Toutefois, une synthèse récente des recherches spécifiques à ce contexte fait défaut. Cet article propose une revue de portée (scoping review) des travaux scientifiques publiés entre 2000 et 2024 sur l’intégration des technologies éducatives au collégial québécois. Suivant les lignes directrices PRISMA, l’analyse combine des approches quantitative et qualitative. Trois axes majeurs émergent : l’impact des technologies sur les étudiants, leur influence sur les pratiques enseignantes et la conception de dispositifs numériques. L’étude met aussi en évidence des enjeux émergents comme la santé mentale étudiante et le bien-être enseignant. Elle montre que la recherche évolue avec les avancées technologiques pour mieux comprendre leurs effets sur l’enseignement et l’apprentissage. En dressant un état des lieux des travaux publiés, cette étude éclaire les tendances de recherche sur l’intégration du numérique au collégial et propose des perspectives pour guider les recherches futures dans ce contexte.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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