Étude des stratégies utilisées par les étudiantes et les étudiants du programme de génie électrique de l'Université de Sherbrooke en situation d'apprentissage par problèmes
Notice bibliographique
Résumé
L'apprentissage par problèmes (APP) est une méthode pédagogique innovante utilisée à l'échelle du programme de génie électrique de l'Université de Sherbrooke. La présente recherche vise à identifier les stratégies d'apprentissage et d'étude utilisées par les étudiants de ce programme. Des observations en classe et la passation d'un questionnaire sont les outils méthodologiques qui ont été utilisés dans cette étude. Les objectifs poursuivis impliquent la description des stratégies utilisées par les étudiants lors de trois unités d'APP, en considérant les effets possiblement associés au groupe d'appartenance et aux tuteurs responsables de l'encadrement. Cette recherche vise également à identifier les perceptions des étudiants du programme de génie électrique concernant les stratégies utilisées lors de trois unités d'APP. Cette recherche vise enfin à comparer les perceptions des étudiants quant à l'utilisation de stratégies dans le cadre de la version traditionnelle par rapport aux perceptions des apprenants inscrits dans la version innovante du programme.
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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».