Principes de conception et dâutilisation des e-portfolios de présentation en milieu universitaire
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche se propose d’étudier, d’un point de vue de la problématique et de la méthodologie relative à l’ergonomie humain-machine, la manière dont les e-portfolios de présentation peuvent s’insérer dans le milieu universitaire. Un e-portfolio est généralement défini comme étant une collection d’informations qui illustre la scolarité, l’apprentissage ou la vie professionnelle d’une personne à travers une sélection de résultats marquants au cours de formations ou d’études, mais aussi qui regroupe les réflexions personnelles de l’apprenant sur son apprentissage, son parcours, la planification d’une carrière ou la construction d’un CV. Tout au long de cette étude nous avons chercher à comprendre à travers une analyse ciblée des besoins comment l’apprenant peut mettre en avant une démarche réflexive tout au long de son parcours. Il s’agit aussi de comprendre comment les e-portfolios de présentation pourraient se démarquer et offrir un véritable outil de placement aux étudiants comme aux recruteurs. \nPour tenter de répondre à ces questions, nous avons procédé à des entretiens avec les recruteurs et les étudiants en vue de comprendre leurs attentes. L’ensemble des informations recueillies on permis de créer une maquette fonctionnelle sur laquelle ils ont pu interagir. Les éléments d’analyse issus de ces rencontres et des tests d’utilisabilité de l’outil nous ont permis de mettre sur pied une maquette finale.
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».