L’odyssée d’Odyssée numérique : un jeu sur la compétence numérique
Notice bibliographique
Résumé
Une des trois orientations du Plan d’action numérique en éducation et en enseignement supérieur (MEES, 2018) est de soutenir le développement des compétences numériques de la population québécoise. Avec cette ambition, le ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur a présenté le Cadre de référence de la compétence numérique (MEES, 2019). Voulant offrir un outil qui permettrait aux personnes étudiantes universitaires d’en apprendre plus sur les différentes dimensions de la compétence numérique et d'en soutenir le développement, l’Université du Québec (UQ) a reçu un financement du gouvernement du Québec afin de développer un jeu sérieux destiné au public universitaire. Fort de la collaboration entre des personnes professionnelles, enseignantes universitaires et étudiantes issues de tous les établissements de l’UQ, ainsi que de la coopérative de travail Lucid Tales, le jeu sérieux Odyssée numérique a été officiellement lancé à l’automne 2023. L’objectif de cette communication est de présenter les différentes étapes de ce projet. Notamment, sera justifiée l’utilisation d’un jeu sérieux en contexte universitaire et seront exposés l’idéation du projet, l’intégration du public étudiant dans le processus ainsi que la négociation entre les impératifs pédagogiques et les limites techniques et ludiques. Nous présenterons également quelques leçons de notre expérience à titre de bilan ainsi que les prochaines étapes possibles.
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».