MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6930771172 · doi:10.5281/zenodo.15040016

Enseignement comodal

2025· other· fr· W6930771172 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Object Detection Techniques
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResearch methodologyPatient rightsSecondary education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ces documents fournissent un cadre complet pour la planification et la mise en œuvre de cours comodal, où les personnes étudiantes peuvent participer de manière simultanée en présentiel ou à distance. Les guides sur l'accompagnement à l'enseignement comodal détaillent les préparatifs nécessaires avant le début du cours et les stratégies d'animation pour le personnel enseignant et les personnes étudiantes. Les deux gabarits de planification complètent ce guide:• Le gabarit de macroplanification présente un tableau structuré pour organiser l'ensemble du cours en modules, avec des colonnes pour les cibles d'apprentissage, les contenus, et les activités spécifiques pour chaque modalité (présentiel, synchrone à distance, asynchrone)• Le gabarit de microplanification offre un format détaillé pour planifier chaque séance individuelle, divisé en sections (introduction, déroulement, conclusion) avec des instructions précises sur le rôle de l'enseignant, des étudiants et des auxiliaires dans chaque activitéLa liste des bonnes pratiques pour réussir une séance comodale est un résumé de ces ressources.Ces ressources mettent l'accent sur l'équité entre les différentes modalités de participation, la préparation technologique adéquate, et l'importance d'adapter les stratégies pédagogiques pour maintenir l'engagement de toutes les personnes étudiantes, quelle que soit leur modalité de participation. L'ensemble constitue un guide pratique pour le personnel enseignant qui doit naviguer dans ce format d'enseignement comodal qui demande une attention particulière à l'intégration et à l'interactivité.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1470,074

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetImage and Object Detection TechniquesTravaux en français237 207