L’enseignement comodal : conjuguer la présence et la distance en toute cohérence
Notice bibliographique
Résumé
Historiquement, la formation à distance au Québec et au Canada jouit d’une longue tradition en enseignement supérieur et même au primaire et au secondaire. Au cours des dernières décennies, les évolutions technologiques ont contribué à une accélération de sa croissance, à un point tel que de nouvelles « manières d’enseigner et d’apprendre » émergent ou deviennent de plus en plus populaires. \n \nEn 2020, la pandémie de la COVID-19 a accentué la formation à distance et la diversité des modes de formation est devenue un sujet d’intérêt pour un nombre inégalé à ce jour de membres du personnel enseignant, de gestionnaires, de conseillers pédagogiques et même d’apprenants. Que restera-t-il de ces intérêts spontanés pour les divers modes de formation et des transformations des manières d’enseigner et d’apprendre? L’avenir nous apportera des réponses intéressantes. \n \nEn ce sens, l’enseignement comodal que certains désignent comme l’approche « flexible » ou « Hyflex » semble être sur une lancée. Constatant un intérêt de plus en plus marqué pour ce mode de formation, nous avons jugé bon de réaliser un guide portant sur l’enseignement comodal. Ce guide met en évidence les caractéristiques des cours comodaux en contexte de formation à distance et d’hybridité. Il présente également les avenues pédagogiques et technologiques à adopter afin de mettre en place cette modalité de formation. Le tout s’appuie sur une importante recension de la littérature scientifique, une étude exploratoire réalisée spécifiquement pour ce projet et sur une synthèse des ressources existantes complétée par des partages spécifiques avec des partenaires. \n \nIl en résulte un guide qui permet d’atteindre un double objectif : informer et outiller les enseignants de tous les ordres d’enseignement qui souhaitent intégrer l’enseignement comodal à leurs pratiques sur la base des données probantes actuellement disponibles, et permettre à tous les intervenants, les enseignants, les apprenants et les établissements de vivre une expérience d’enseignement comodal riche et profitable.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,058 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».