Accessibilité numérique et équité, diversité, inclusion (EDI) : la personne en formation au cœur de l’apprentissage avec le numérique
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ce numéro met en lumière les enjeux liés à l’accessibilité numérique et à l’équité, diversité et inclusion (EDI) dans les contextes éducatifs. Il souligne la nécessité d’adapter les formations aux profils variés des personnes apprenantes, qu’elles soient en formation initiale, continue ou en milieu organisationnel. L’accent est mis sur l’importance de dispositifs pédagogiques innovants et flexibles, intégrant le numérique afin de favoriser l’engagement, la motivation et la persévérance. La mise en œuvre de pratiques inclusives requiert de nouvelles compétences professionnelles pour les personnels éducatifs et institutionnels, ce qui soulève aussi des questions liées au bien-être au travail et à la gouvernance. Ce numéro thématique rassemble dix articles de recherche, cinq contributions de praticiens et un débat critique. Les recherches couvrent des contextes variés (écoles, universités, structures éducatives, approches nationales et internationales), explorent des méthodologies diversifiées et analysent les tensions entre inclusion des apprenants et accompagnement des personnels. Les articles de praticiens apportent des perspectives expérientielles issues du terrain, mettant en avant des stratégies concrètes et parfois improvisées pour rendre l’éducation plus inclusive. Enfin, la section débat interroge les angles morts de la recherche sur l’EDI et l’accessibilité, invitant à dépasser les évidences. Globalement, ce numéro offre un cadre multidisciplinaire pour réfléchir aux défis éducatifs du 21e siècle.
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.
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 | 0,003 | 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle