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Enregistrement W646202584 · doi:10.7202/1047802ar

LE PROJET AMALGAME ET SON DISPOSITIF MULTIMODAL. CRÉATION ET TRANSPOSITION DE PRATIQUES PAR DE FUTURS ENSEIGNANTS EN ARTS PLASTIQUES

2018· article· fr· W646202584 sur OpenAlexaffvenue
Moniques Richard

Notice bibliographique

RevueRevue de recherches en littératie médiatique multimodale · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours de leur formation universitaire, les futurs enseignants en arts plastiques éprouvent souvent des difficultés à intégrer leurs compétences artistiques, médiatiques et pédagogiques dans des projets signifiants pour eux et les élèves. Cette recherche-action collaborative vise à stimuler l’accompagnement de l’art à l’école par le développement d’un dispositif pédagogique multimodal qui intègre ces compétences et facilite la transposition des acquis d’un domaine à l’autre, dont celui de la littérature. Dans le cadre d’un cours de création au baccalauréat, les étudiants sont invités à participer au projet AmalGAME. Croisement de genres artistiques et médiatiques en enseignement , qui recourt à ce dispositif. La notion d’amalgame sert de déclencheur à des activités qui favorisent la circulation de l’imaginaire en dehors d’un cadre trop souvent dominé par des préoccupations disciplinaires, en puisant dans les pratiques artistiques actuelles et la création au quotidien. Les résultats montrent l’exploration de stratégies et de formes variées combinant modes, genres et styles (prototypes à la de Vinci, photoroman improvisé, installation multimédia collaborative, etc.), ainsi que l’intégration de compétences à différents moments de la conduite d’un projet. Cet article décrit la portée multimodale de cette recherche et propose une réflexion quant aux possibilités interdisciplinaires d’un tel dispositif pour la formation.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,305 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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