Apprentissage collectif à distance (SPLASH)
Notice bibliographique
Résumé
Le contexte de recherche de cette thèse est celui du passage des Environnements Interactifs d'Apprentissage avec Ordinateur (EIAO) aux Environnements Interactifs d'Apprentissage à Distance (EIAD). Nos travaux se situent plus particulièrement dans le champ de recherche des CSCL (Computer-Supported Collaborative Learning) qui s'attache à favoriser, par des moyens informatiques, la construction de connaissances de manière collective. Notre démarche consiste tout d'abord à réfléchir aux conditions à créer pour avoir de réelles activités collectives entre apprenants, puis à concevoir l'environnement informatique qui soutienne ces activités. Nous avons choisi d'utiliser la pédagogie de projet comme fondement pour ces activités collectives. Cette pédagogie a déjà fait ses preuves, principalement dans les situations d'apprentissage traditionnel en classe. Sa mise en oeuvre dans une situation d'apprentissage à distance doit être effectuée attentivement afin qu'elle soit adaptée à ce contexte. Notre thèse propose une mise en place de cette pédagogie en s'appuyant sur une organisation humaine en équipe, cette dernière étant composée d'apprenants se trouvant à distance et engagés dans un même projet. Un tuteur, distant lui aussi, joue alors le rôle de chef de projet pour suivre et assister les apprenants. La structuration du projet dans le temps étant très importante, nous préconisons une structuration en étapes composées elles-mêmes de phases synchrones et asynchrones qui rythment le projet. Afin de supporter cette pédagogie de projet à distance, nous avons conçu et développé un environnement informatique nommé SPLASH (Support d'une pédagogie de Projet pour l'Apprentissage Collectif Humain). Cet environnement intègre les outils nécessaires aux activités collectives (outils de communication asynchrones et synchrones, outil de partage d'application, outil de planification, outil de documentation). L'intérêt d'intégrer ces outils dans un même environnement est, d'une part, de faciliter l'utilisation du système par les apprenants, et, d'autre part, de pouvoir analyser les activités collectives dans la perspective d'apporter des conseils aux utilisateurs. Nous avons particulièrement étudié l'analyse des conversations synchrones en concevant une interface spécifique fondée sur des actes de langage et permettant la détermination de profils de comportements sociaux (animateur, indépendant, ...). SPLASH a été expérimenté dans deux contextes différents : avec des élèves de collège dans le domaine de l'apprentissage de la technologie et avec des étudiants québécois apprenant la programmation. Ces deux expérimentations montrent que SPLASH peut être utilisé dans différents contextes de formation et pour divers domaines d'apprentissage.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».