L'expérience d'adolescents en visite scolaire dans un musée de beaux-arts : effets comparatifs des modalités de médiation interpersonnelle et numérique
Notice bibliographique
Résumé
Cet article s’intéresse aux modalités de médiation interpersonnelle et numérique mises en œuvre au sein d’un musée de beaux-arts à l'intention du public adolescent. Une étude réalisée au Musée des beaux-arts de Montréal (MBAM) a permis de rendre compte de l’expérience muséale d’adolescents (n=35) ayant participé à une visite guidée par une médiatrice et une visite assistée par un parcours-jeu sur tablette numérique. À partir d’un modèle de la situation pédagogique et du concept d’engagement (comportemental, cognitif et émotionnel), les deux contextes de visites sont observés puis comparés. Les résultats sont ensuite présentés selon les deux modalités de médiation. Les données quantitatives permettent d’estimer la superficie visitée, le nombre d’œuvres vues et le temps d’observation, tandis que les données qualitatives montrent la perception et l’appréciation de ces deux expériences de visite par les participants. Comme les mêmes adolescents ont expérimenté les deux modalités de médiation, une approche comparative nous permet de rendre compte des différentes formes de leur engagement et de leurs préférences de visite. This article is interested in the modalities of interpersonal facilitation and digital implementations within a fine arts museum for teenage audiences. A study performed at the Montreal Museum of Fine Arts (MMFA) involved an experiment with teenagers (n=35) who participated in a visit guided by a facilitator, as well as in a visit accompanied by a route-discovery game on digital tablets. Starting from a pedagogical model and from the notion of engagement (behavioural, cognitive and emotional), the two visit contexts are observed and then compared. The results are then presented according to the two facilitation modalities. The quantitative data allows for an estimation of the total area visited, the number of works visited, and observation time, while the qualitative data illustrates the participants’ perception and appreciation of these two visit experiences. As the same teenagers experienced the two facilitation modalities, a comparative approach enables us to report on the different forms of their engagement and their visit preferences.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».