La formation à la danse à distance : entre accessibilité et difficulté
Notice bibliographique
Résumé
Depuis le début de la pandémie les écoles et associations de danse ont dû composer avec les mesures sanitaires et ainsi limiter, voire arrêter leurs activités en présence. C’est ainsi que sont rapidement apparus des cours de danse en ligne. Alors que la formation aux danses de loisirs à distance était rare avant la pandémie, nous nous sommes demandé comment les professeurs de danse étaient passés de la présence à la distance. Autrement dit, nous avons cherché à voir quels changements technopédagogiques avaient dû être mis en œuvre pour poursuivre leur activité. Les propos recueillis dans le cadre d’entretiens avec des professeurs vivant en France et au Québec font ressortir que, parmi ceux qui ont fait le choix d’enseigner à distance, certains ont proposé des cours, et parfois même des festivals, synchrones tandis que d’autres ont privilégié les enseignements asynchrones. Parmi les principaux défis que les professeurs ont eu à relever, il est possible d’en faire ressortir quatre : les contraintes techniques, le fait de devoir enseigner des danses de couple ou de groupe à des personnes seules, la conversion de l’espace domestique en lieu de danse et les limites de l’interaction et de la rétroaction à distance.
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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».