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Enregistrement W6892716589 · doi:10.5281/zenodo.11384341

Guide pour la transformation de contenus Web d'apprentissage en Ressources éducatives libres, ouvertes et accessibles

2024· article· fr· W6892716589 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationRedistribution (election)Elaboration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les recommandations présentées dans ce document sont alignées avec les normes WCAG (Web Content Accessibility Guidelines), visant à garantir une accessibilité universelle et une égalité des chances pour tous les utilisateurs et toutes utilisatrices. En outre, elles s'inscrivent dans les lignes directrices émises par l'UNESCO en 2021 pour la création de Ressources Éducatives Libres (REL) ouvertes qui autorisent la consultation, la réutilisation, l’utilisation à d’autres fins, l’adaptation et la redistribution gratuites par d’autres. Ce guide recommande notamment l'usage de couleurs accessibles, un contraste suffisant pour la lisibilité, l'inclusion de textes alternatifs pour les images, la vérification de la langue et le niveau de lisibilité, la vérification des licences d'ouverture d'une ressource, l'utilisation de polices sans empattement, et une structuration claire des contenus (objectifs, contexte, organisation du texte, types d'écriture, activités) pour faciliter l'accessibilité. Certaines des recommandations proviennent également du standard sur l’accessibilité des sites Web au Québec (SGQRI 008 2.0). Une approche inclusive en matière de conception de contenus Web d’apprentissage implique de prendre en compte non seulement les besoins des apprenants en situation de handicap, mais aussi la diversité des caractéristiques des apprenants, comme leurs capacités, leur âge, leur sexe, leur situation familiale, leur origine ethnique et leurs compétences linguistiques, comme le souligne Banville en 2021. Ces critères s'appliquent à l'ensemble du contenu Web, englobant aussi bien les documents téléchargeables que les supports multimédias Ces recommandations ont été co-construites sur la base d’une démarche méthodologique itérative de type design thinking et avec l’assistance de l’IA générative ChatGPT4 Plus. Dans l’ensemble, elles constituent une ressource ouverte libre d’utilisation afin de faciliter l’implication, la participation et la contribution de la communauté éducative. Ce guide se compose de sept sections, soit des recommandations générales, des recommandations relatives aux éléments non textuels, au multimédia (ex. vidéo et audio), aux documents Word et PDF, aux présentations PowerPoint, à la plateforme d’apprentissage et au contenu affiché sur les pages Web, ainsi que des recommandations sur le libre accès et l’ouverture du contenu Web d’apprentissage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,066

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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