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Enregistrement W6930827766 · doi:10.5281/zenodo.15113721

Analyse d'une pratique enseignante dans une démarche SoTL

2025· other· fr· W6930827766 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)FrenchFormal education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carte conceptuelle initialement réalisée dans le cadre du chapitre Analyser sa pratique enseignante par Constance Denis et Sonia Proust-Androwkha à paraitre en juin 2025 au colloque de l’AQPC. Les questions sont proposées aux personnes qui souhaitent entamer une démarche d’analyse Scholarship of Teaching and Learning (SoTL). Les autrices proposent alors des questions visant une compréhension approfondie de la problématique ou des besoins, et ce, incluant les attentes, les objectifs ou les défis spécifiques au contexte. Les questions portent spécifiquement sur le cœur du projet, le projet, l’activité pédagogique ou le programme, les personnes étudiantes, les personnes enseignantes, les autres parties prenantes, les ressources ainsi que le contexte élargi. Effectivement, cette analyse implique d'étudier les caractéristiques et attentes de tous les acteurs : personnes étudiantes et enseignantes. Pour les personnes étudiantes, il s'agit de dresser un profil détaillé incluant leur parcours, motivations, origines et besoins d'apprentissage. Pour les personnes enseignantes, cela implique d’examiner leur profil technologique, pédagogique, leurs valeurs professionnelles et leur expérience. L'analyse s'étend aux autres parties prenantes, à l'activité pédagogique et à ses objectifs, en vérifiant la cohérence entre méthodes et finalités éducatives. Elle prend également en compte le contexte institutionnel, les cultures organisationnelles, les politiques internes et les orientations stratégiques. L'objectif final est de cartographier l'écosystème éducatif dans sa globalité, en identifiant ses ressources et ses dynamiques. Les autrices se sont inspirées du chapitre de Bélisle, Lison et Bédard (2016) ainsi que la recherche poursuivie à l’incubateur d’innovations pédagogiques (i2P) de l’Université de Sherbrooke. Ce travail a été réalisé dans le cadre de la rédaction du chapitre Analyser sa pratique enseignante par Constance Denis et Sonia Proust-Androwkha, à paraitre en juin 2025 au colloque de l’AQPC. Version HTML en ligne : https://www.canva.com/design/DAGdfjjncwo/8CgZTMs3kYaffU5Fyw0vIQ/view?utm_content=DAGdfjjncwo&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=publishsharelink&mode=preview

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0080,018
Communication savante0,0150,013
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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