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Enregistrement W7056168685

Exploration des potentialités de communication et d'Internet en matière d'enseignement à distance : étude de cas

2020· other· fr· W7056168685 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUTC offsetIle de franceInformation scientist
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les discours véhiculés à propos d'Internet présentent ce média comme étant une innovation majeure du nouveau millénaire. Internet décuplerait les possibilités d'échange et de partage de l'information. Ainsi, il restructure et conditionne des pans entiers de l'économie (commerce électronique, musique, ... ). Néanmoins, les plus grandes promesses concernent le savoir et l'échange d'information. L'apprentissage en ligne ou le E-learning est le fer de lance de cet univers du savoir incarné par Internet. Des espoirs sont suscités par cette nouvelle formule d'apprentissage, notamment une autonomie et une flexibilité plus grandes du côté des apprenants, combinées à des possibilités jamais égalées en matière d'apprentissage. Le Québec développe de plus en plus de programmes d'enseignement en ligne. Ces cours s'appuient dans leur mode de fonctionnement sur une série d'outils multimédia et de communication, dont Internet. Le présent mémoire rend compte d'une recherche exploratoire sur l'usage des potentialités de communication offertes par Internet en matière de formation à distance. Il le fait en quelque sorte à chaud en ciblant une sélection de quatre cours offerts par l'Université Laval d'une part et la TéléUniversité de l'autre. L'analyse des documents d'accompagnement, sur support papier et en ligne, de ces cours est complétée par l'observation des contenus et procédures sur les sites Internet, et par des entrevues semi-dirigées avec le? artisans de ces cours, par ailleurs considérés comme des autorités en la matière au Québec.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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