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Enregistrement W7067297578

L’interaction entre étudiants : frein à la formation à distance ou voie vers la réussite?

2015· other· fr· W7067297578 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2015
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociological researchApostleStatistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alors que la formation à distance (FAD) se développe fortement depuis une vingtaine d’années et permet d’accroître l’accessibilité de l’enseignement supérieur, la persévérance des étudiants et la qualité de leurs apprentissages demeurent problématiques. En effet, les interactions entre pairs qui semblent susceptibles d’avoir un impact positif sur l’engagement dans la formation ne sont pas souhaitées par une majorité des apprenants en FAD. Dès lors, dans quelle mesure l’incitation aux échanges voire au travail entre pairs est-elle pertinente en FAD ? Afin d’éclairer cette question, nous avons recensé et analysé les dispositifs technopédagogiques canadiens encourageant l’interaction à distance dans le cadre de l’enseignement supérieur. \nNotre méta-analyse porte sur 60 études publiées entre janvier 2005 et décembre 2014 et permet de dégager différentes typologies : \n- Une typologie des dispositifs fondée sur leurs objectifs qui distingue ceux visant à créer un contact entre des personnes géographiquement éloignées, ceux ayant pour but la création de liens sociaux susceptibles de favoriser la persévérance, ceux dont l’objectif est la diversification des situations d’apprentissage et ceux encourageant le développement de compétences par l’échange sur les pratiques professionnelles. \n- Une typologie des interactions entre apprenants en fonction des objectifs visés qui propose trois motifs d’interaction : le premier motif d’interaction est la création de lien social; le second correspond à la construction des connaissances; le troisième est relatif à l’organisation et la gestion du travail collaboratif à distance. \n- Une typologie du rapport des apprenants à l’interaction qui précise trois types de comportements : l’indifférence liée à un manque d’intérêt pour l’interaction; l’exploration suscitée par la volonté de se familiariser avec l’environnement et le mode de formation; l’implication visant l’entraide et la collaboration. \n- Une typologie des problématiques de recherche dans le domaine qui identifie quatre grandes questions de recherche, mais aussi souvent d’intervention : celles questionnant l’impact de l’interaction médiatisée sur la persévérance en FAD; celles interrogeant la contribution des échanges entre pairs à l’apprentissage; celles s’intéressant aux usages et appréciations des technologies de communication par les étudiants; celles relatives à la construction des communautés en ligne. \nCes études confirment que l’interaction et le travail collaboratif constituent des défis pour les apprenants. Cependant, elles démontrent que lorsqu’ils y parviennent, les étudiants tirent une certaine satisfaction des liens sociaux noués avec leurs pairs voire des apprentissages ainsi réalisés. Alors qu’ils sont souvent habitués à un modèle transmissif, il semble nécessaire de présenter aux étudiants les défis et avantages de l’apprentissage collaboratif et de les former à ce dernier afin qu’ils adaptent leurs attentes et pratiques. Pour ce, le rôle de l’enseignant paraît déterminant et indispensable en vue du développement d’une pensée réflexive et d’activités collaboratives entre les apprenants. Il pourrait donc être recommandé de former les organisateurs et intervenants dans de tels dispositifs à l’animation de groupes virtuels et la mise en oeuvre de situations instrumentées d’apprentissage authentique. En effet, les opportunités d’interaction ne semblent saisies que lorsqu’elles sont nécessaires à la réalisation d’activités concrètes. En dépit des contraintes générées par ce cadre, l’apport des interactions est alors perçu et apprécié, l’apprentissage souhaité se réalise en passant par la construction d’une communauté.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0060,014
Communication savante0,0140,019
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2015
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