Accessibilisation numérique des enseignements dans l’enseignement supérieur et la recherche en France : expérience (trans)formatrice vécue par quatre enseignants-chercheurs dans un projet gouvernemental
Notice bibliographique
Résumé
Cet article analyse les effets des Transformations pédagogiques et numériques (TPN) sur les pratiques et la professionnalisation des enseignants-chercheurs (EC), à partir d’un projet d’accessibilisation numérique financé dans le cadre d’une initiative gouvernementale. L’étude, fondée sur une approche compréhensive et une analyse thématique de récits d’expérience de quatre EC, éclaire les (trans)formations (Josso, 2011) générées par cette démarche (trans)formatrice. Elle mobilise la théorie de l’autodétermination (Deci et al., 2017) ainsi qu’une conception du métier articulant dimensions personnelle, impersonnelle, transpersonnelle et interpersonnelle (Miossec et Clot, 2011). Les résultats mettent en évidence des évolutions pédagogiques concrètes : scénarisation, explicitation des contenus, hybridation et attention accrue à l’accessibilité numérique. Le projet satisfait les besoins d’autonomie et de compétence, mais répond de façon ambivalente au besoin d’appartenance. Malgré un fort engagement individuel, la reconnaissance institutionnelle demeure faible, les soutiens collectifs rares et les tensions organisationnelles importantes. Ces limites freinent l’essaimage des innovations et fragilisent l’ancrage d’une motivation intrinsèque durable. L’article plaide pour une approche systémique de la professionnalisation des EC, intégrant toutes les dimensions du métier dans une vision holistique. Il souligne la nécessité d’une reconnaissance structurelle de l’accessibilisation numérique des enseignements (ANDE) comme levier de transformation de l’enseignement supérieur et de la recherche.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».