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Enregistrement W7037518797

Enseigner en comodal: le NEC plus ultra numérique au service de la pédagogie

2022· other· fr· W7037518797 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueLinguistic Studies and Language Acquisition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVettingContext (archaeology)Economic shortage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour plusieurs établissements et enseignants, l’enseignement comodal apparaît de plus en plus comme une façon de faire à privilégier pour leur permettre de développer de la formation à distance et de continuer d’offrir de la formation en présentiel. Depuis le printemps 2020, certains enseignants et enseignantes ont développé de nouvelles pratiques pédagogiques et ont aussi développé de nouvelles compétences en frais d’utilisation des outils numériques. 
\n
\nDe la même manière, après avoir investi en termes d’équipements et de formation, certains gestionnaires d’établissement peuvent voir la formation à distance comme une voie de développement nécessaire et utile lors de situations particulières comme les crises sanitaires, les périodes pandémiques, l’apprentissage à partir d’un centre de soins de santé ou à partir de la maison. Évidemment, la formation à distance peut aussi être vue comme un moyen de joindre davantage de membres de la communauté étudiante au Québec, au Canada, voire dans le monde entier, mais aussi de mieux répondre aux besoins actuels de nos étudiants et étudiantes. 
\n
\nPour les établissements, développer des cours dans ce mode de formation implique des coûts importants et nécessite une stratégie cohérente de mise en œuvre. De leur côté, pour les enseignants et enseignantes, enseigner en comodal comporte un certain nombre d’implications fondamentales qui ont des impacts sur les composantes pédagogiques et technologiques d’un cours. Dans les deux cas, négliger ces aspects peut occasionner des problématiques, des risques qui auront des impacts négatifs chez les apprenants et apprenantes et les enseignants et enseignantes. Lors de cette communication, nous aborderons comment mettre en place de l’enseignement comodal dans un établissement au regard des bonnes pratiques recensées, mais également de risques connus et documentés dans la littérature sur le sujet.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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