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Enregistrement W6986896907

Relever les défis de l’inclusion technologique et pédagogique : une bouchée à la fois !

2023· article· fr· W6986896907 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionContext (archaeology)LimitingFilter (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La mise en place d’une formation à distance accessible et inclusive soulève de multiples défis pour toutes les personnes œuvrant dans sa conception, sa médiatisation et sa diffusion. Malgré les nombreuses avancées dans le domaine, des études récentes ont montré que près de la moitié des apprenants, dans les formations en ligne en contexte pandémique, ont rencontré des problèmes liés à l’accessibilité pédagogique ou technologique, et ce, même avec un accès Internet fiable et une bande passante suffisante (DARES et Réseau CARIF-OREF, 2020). Au Canada, diverses dispositions législatives, inspirées du standard international WCAG, imposent désormais des normes d’accessibilité et d’inclusion numérique en formation en ligne, diffusée sur le web ou au moyen des supports multimédias. Par exemple, au Québec, la norme SGQRI-008 s’applique désormais à la formation en ligne dans les universités, les organismes publics et les établissements de santé. D’une façon simple, ces standards règlementent la façon dont les documents numériques sont organisés et diffusés, afin qu’ils soient perceptibles, opérables, compréhensibles et robustes (Bédard et al., 2022). L’accessibilité technologique n’est cependant qu’un aspect de l’apprentissage à distance inclusif, l’autre étant l’inclusion pédagogique. Cette inclusion pédagogique est souvent guidée par les principes de la CUA (Conception universelle de l’apprentissage), un cadre de référence de plus en plus utilisé en formation à distance. Ce cadre « guide le développement d’environnements d’apprentissage flexibles et adaptables aux différences d’apprentissage individuelles » (Wiki-TEDia, 2022). Globalement, ces principes invitent la personne responsable de la formation à offrir de la flexibilité et de la diversité tant au niveau des moyens de représentation, des moyens d’actions et d’expression ainsi que des moyens d’engagement (CAST, 2018). En d’autres termes, il s’agit à la fois de varier le format, mais également les façons de présenter les concepts, de permettre de rendre compte de son apprentissage d’une façon moins traditionnelle et de soutenir la motivation et la participation active à l’activité d’apprentissage (Plante et Brassard, 2022). Est-il possible de réussir à combiner ces deux aspects de l’inclusion, technique et humaine ? Comment faire en sorte que la formation et l’éducation en ligne soient technologiquement accessibles aux apprenant.es adultes, y compris ceux et celles qui présentent divers types de handicaps, et permettre ainsi l’inclusion de tous les types d’apprenant.es ? Afin de répondre à ces questions, une collaboration transatlantique a vu le jour, dont l’objectif principal est de créer une formation de formateurs et de formatrices d’adultes leur permettant de concevoir et de développer une formation accessible et inclusive. Dans le cadre d’un projet subventionné par le programme européen ERAMUS+, ce projet Ide@ (Implementing a Digital E-learning @lternative) — une collaboration de l’Université TÉLUQ, l’Académie de Créteil GIP, l’Université autonome de Barcelone, l’ECQA (Austrian-based European Certification and Qualification Association) et la compagnie Koena — a entre autres permis d’explorer ces questions et de mettre à jour plusieurs défis de cohabitation et d’application de la CUA et des normes d’accessibilité. Cet atelier permettra d’illustrer et d’explorer, à l’aide des exemples tirés de la formation en ligne conçue dans le cadre du projet Ide@, les solutions aux trois défis de ce type, couramment rencontrés en formation en ligne : Défi no 1 : Cent fois sur le métier remettez votre ouvrage Défi no 2 : Le cordonnier mal chaussé Défi no 3 : Les bons outils font les bons ouvriers Comment peut-on s’assurer que la formation soit accessible, à l’intérieur de la formation, dans le respect des normes et aussi dans l’accessibilité même de la formation ? Jusqu’à quel niveau intégrer ces façons dans notre pratique ? Quand et comment intégrer les principes et les lignes directrices dans les étapes de l’ingénierie pédagogique ? C’est un peu plus outillé face à ces questions que les participant.es ressortiront de cet atelier.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0120,048
Communication savante0,0330,047
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0120,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2023
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