La perception de présence : enjeu central de la formation à distance
Notice bibliographique
Résumé
Depuis un an maintenant, une équipe composée de chercheurs de l’Université de Montréal et de l’Université TÉLUQ mène une enquête sur la formation à distance auprès des élèves du secondaire. Depuis l’adoption du Plan d’action numérique en éducation, le gouvernement du Québec a ouvert la porte à la formation à distance au secteur de la formation générale des jeunes, une nouveauté. Comme la formation à distance était très peu développée au Québec pour ce secteur d’enseignement, il était difficile d’anticiper exactement les obstacles qui seraient rencontrés par les enseignants et les élèves. De surcroit, la crise sanitaire de la COVID-19 et les cycles de confinement qu’elle a engendrés n’ont fait que rendre la situation plus volatile et imprévisible. Notre recherche a pour objectif de documenter et de perfectionner les pratiques d’enseignement à distance qui favorisent l’engagement et la réussite des élèves, notamment par le truchement du concept de présence transactionnelle (Moore, 1993; Shin, 2002). Pour ce faire, nous avons mis sur pied une recherche-action qui mobilise des enseignants provenant de cinq centres de services scolaires de différentes régions du Québec. L’article proposé rend compte des résultats après un an de collecte de données prises sous la forme d’un journal de bord des enseignants, de questionnaires aux élèves ainsi que d’entretiens menés avec les élèves et les enseignants. Nous présentons les résultats en lien avec l’engagement des élèves qui montrent que la formation à distance a été une entrave à l’apprentissage, surtout pour les élèves qui se sont retrouvés dans ce contexte de formation malgré eux.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».