Proposition d'un cadre d'analyse pour l'étude des pratiques d'apprentissage émergentes
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de Covid-19 a permis aux personnes étudiantes d’expérimenter des modalités d’apprentissage différentes (hybrides et/ou à distance, synchrones et/ou asynchrone). Pour beaucoup, cette expérience s’est avérée positive car elle leur a offert une plus grande autonomie dans l’organisation de leurs apprentissage (Granjon, 2021). Depuis, les personnes étudiantes expriment de manière plus directe leurs besoins en matière de flexibilité dans les modalités d’apprentissage (Université Laval, 2022). L’expression de ces besoins peut toutefois prendre différentes formes éloignées de ce qui est prescrit. L’analyse du cas de la Faculté de médecine de l’Université de Genève qui, depuis la rentrée 2022 qui voit les cours magistraux désertés par les étudiants au profit de l’usage massif des enregistrements de cours soutiendra le propos (Peltier, 2023). L’analyse est conduite sous l’angle de la notion de « ligne de désir » qui désigne des « traces de cheminements braconniers en milieu urbain » que les usagers « dessinent » selon leurs besoins en s’appropriant d’autres voies que celles tracées à leur intention par les urbanistes et architectes (Gagnol et al., 2018). Ces formes de « braconnage » (Certeau, 1990) traduisent le vécu de l’expérience d’apprentissage et entraînent différentes réponses et ajustements institutionnels entre acceptation et répression.
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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».