Est-ce que les ressources éducatives libres (REL) peuvent nous faire sauver du temps?
Notice bibliographique
Résumé
Cette présentation tente d'abord d'expliquer ce qu'est une ressource éducative libre (REL) et en quoi consiste le mouvement de l'éducation ouverte. On analyse ensuite ensemble la question du temps accordé à la création de nos ressources éducatives : Est-ce qu'une REL prend plus de temps à créer qu'une ressource éducative standard? Qu'est-ce qui demande du temps dans la création de ressources éducatives? Est-ce que le temps, c’est de l’argent, et si oui, qui encaisse? Qu’en est-il du temps versus la qualité des ressources produites? Qu'entend-on par document "vivant" quand on parle de REL? Au final, est-ce que la question du temps est la bonne question à se poser? Enfin, le webinaire nous permet de prendre connaissance de la perspective sur les REL et le temps de 2 personnes créatrices de REL à l'Université Laval, la professeure titulaire à la Faculté de droit, Marie-Claire Belleau, et le conseiller en pédagogie universitaire Jean-François Proteau. Pour visualiser la vidéo dans Youtube : https://youtu.be/xcqCCEQIoDk?si=Mzwr_qkdwm9O6JQw
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 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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,030 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,016 |
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 ».