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Enregistrement W7005528096

Renforcer la présence en formation à la recherche dans le deuxième cycle universitaire par les communautés d’apprentissage : encourager la collaboration pour moduler la distance pédagogique

2020· other· fr· W7005528096 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Canadian studiesPerspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche doctorale porte sur la modulation de la distance pédagogique dans un contexte d’apprentissage du processus de recherche scientifique dans le deuxième cycle universitaire. Elle vise à déterminer si, et de quelle façon, les interactions sociales qui ont lieu au sein d’une communauté médiée par des technologies peuvent amoindrir les difficultés associées à la distance pédagogique et ainsi favoriser l’apprentissage du processus de recherche universitaire. Le cadre de référence de cette étude est constitué de deux concepts essentiels : la distance dans un contexte de formation (Jacquinot, 1993; Moore, 1993; Moore et Kearsley, 2011) et la présence (Jézégou, 2010b, 2012, 2013, 2014, 2019; Shin, 2002). À partir de ces concepts nous avons élaboré un cadre d’analyse que nous avons nommé « présence transactionnelle globale dans une communauté de cycle supérieur ». Cette étude vise à documenter un portrait global et émergeant de ces éléments dans un contexte peu étudié, soit celui de la formation à la recherche dans le deuxième cycle universitaire. Située dans une perspective à la fois interprétative et compréhensive avec une portée exploratoire, mais aussi descriptive et explicative, cette recherche repose sur une étude de cas menée au sein d’une communauté de recherche et d’entraide dans une université francophone d’Amérique du Nord. Cette communauté a pour but le développement des compétences scientifiques chez les étudiants gradués, le soutien à leurs travaux de recherche ainsi que leur intégration progressive aux milieux professionnels. Les données étudiées proviennent principalement d’entrevues semi-structurées réalisées auprès de 15 étudiants et de quatre membres du corps professoral faisant partie de la communauté, mais aussi d’observations des activités menées dans le cadre de rencontres en mode synchrone (présentiel ou en ligne) et des discussions ayant lieu dans des forums thématiques asynchrones. Une méthode d’analyse mixte de contenu a été utilisée incluant la quantification des cooccurrences des thèmes et l’analyse interprétative du discours des participants. L’étude montre que, dans un contexte de formation à la recherche dans le deuxième cycle universitaire, les interactions au sein de la communauté favorisent une augmentation de la présence transactionnelle et, ce faisant renforcent le sentiment de proximité et de disponibilité des autres membres de la communauté. L’étude met en lumière l’importance de l’interaction avec les pairs pour soutenir la formation des étudiants-chercheurs, et ce, à plusieurs dimensions : apprentissage du processus de recherche universitaire, enculturation scientifique, socialisation, aspects psychologiques et besoin de conseils et d’orientation. Elle dégage huit pratiques pédagogiques fructueuses pouvant contribuer au développement des compétences scientifiques chez les étudiants-chercheurs : les cliniques de recherche, les présentations de fin d’étape, les formations, les ateliers de rédaction, les symposiums fermés, les forums, les débats et le club de lecture. Enfin, elle cerne neuf conditions favorables au succès d’une communauté d’apprentissage médiée par des technologies pour la formation à la recherche dans les cycles supérieurs : l’adhésion à l’approche socio-constructiviste, le partage de la responsabilité entre les professeurs et les étudiants, la définition d’un périmètre disciplinaire, la planification des activités en considération à la fois des étudiants en présence et à distance, l’équilibre entre encadrement individuel et collectif, la mise en place d’une structure qui favorise la participation (fréquence et durée des activités), le développement des habiletés pour donner des rétroactions critiques et constructives, la construction d’une base de connaissances commune et la promotion de la notoriété des actions de la communauté.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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
Publié2020
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