Utiliser le design inclusif pour développer une formation destinée à des personnes en milieu de travail ayant des limitations cognitives
Notice bibliographique
Résumé
Les technologies en milieu de travail sont devenues une réalité incontournable au Québec (CDÉACF, 2021). Qu’en est-il des compétences numériques des travailleur.ses québécois.es qui ont des limitations cognitives? Ces personnes sont-elles exclues, pour la majorité, des possibilités sans limites qu’offre le monde numérique? Comment rendre accessible le développement de ces compétences auprès de cette population? Selon les quelques entreprises au Québec qui embauchent majoritairement des travailleur.ses vivant avec des limitations cognitives, il ressort que ces personnes n’ont pas d’emblée les compétences technologiques de base nécessaires pour fonctionner harmonieusement en société. Utiliser des outils de communication, acheter en ligne des divertissements, trouver un itinéraire d’autobus, créer, conserver et classer des documents, télécharger des applications, faire une recherche en ligne, etc., toutes ces compétences numériques sont essentielles à leur intégration dans la société. Dans le cadre de cette communication, nous présenterons comment l’approche du design inclusif a été utilisée dans une recherche-développement pour s’assurer de la convivialité, de la lisibilité et de la pertinence du contenu à apprendre via la plateforme en ligne TAQ-TIC qui se veut personnalisée et ludique. Nous discuterons également comment revoir nos pratiques auprès de cette clientèle pour nous assurer que les contenus les rejoignent.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».