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Enregistrement W7067381744

La place des technologies éducatives dans les équipes compétitives de soccer amateur au Québec : Design pédagogique d'un outil technologique de planification des entrainements

2022· other· fr· W7067381744 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)AmateurCONTEST
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La synthèse des écrits scientifiques réalisée dans le cadre de cette étude révèle que l’exploitation des technologies éducatives et des bases pédagogiques est prometteuse pour l’entrainement en sport (Browne et Lyle, 2018; Carlier, 2019; Cengiz, 2015; Hutchison et Woodwaed, 2018; Kos, Wei, Tomažič et Umek, 2018; Kuklick, et Harvey, 2018; Liebermann, Katz, Hughes, Bartlett, McClements et Franks, 2002; Liebermann, Katz et Sorrentino, 2005; Marion et Thibault, 2002; Rumo et Melly, 2019). Pourtant, très peu d’entraineurs les utilisent efficacement et plusieurs n’en utilisent pas du tout (Liebermann, Katz, et Sorrentino, 2005). Lorsqu’on analyse le contexte d’entrainement dans lequel les athlètes sont placés lors de l’utilisation de ces technologies, on remarque que l’intérêt est principalement dirigé vers l’accroissement de la performance sans considérer l’importance des interventions éducatives (Gray, 2017; Novatchkov et Baca, 2013; Song, Xu, Fong, Chin, Chua et Huang, 2012; Tóth et Lógó, 2018). Ces constats soulignent le manque de considération à l’endroit des principes de design pédagogiques ainsi que de l’exploitation des technologies à des fins pédagogiques. L’objectif général de la présente étude est donc de concevoir un outil technologique de planification des entrainements qui vise à faciliter l’exploitation efficace des bases de design pédagogique et des technologies éducatives au service de la pédagogie dans un contexte d’entrainement pour les entraineurs et les athlètes d’équipes compétitives de soccer amateur du Québec. Le but ultime du projet d’étude est alors de favoriser l’autonomie et la collaboration des entraineur et athlètes dans la pratique d’une planification complète et pertinente. Pour répondre à cet objectif, deux objectifs spécifiques sont réalisés en parallèle. À cet effet, les bases de conception d’un outil technologique de planification des entrainements sont développées et une analyse de la situation des équipes compétitive de soccer amateur du Québec est réalisée à partir de deux questionnaires en ligne afin d’identifier les besoins précis concernant la clientèle visée. Les résultats de l’étude indiquent que la clientèle cible utilise peu les technologies éducatives bien que la majorité les connaisse, qu’ils se sent compétents à les utiliser et qu’ils sont très intéressées à les utiliser à long terme. Toutefois, certains obstacles identifiés semblent nuire à leur exploitation. Puis, certaines bases pédagogiques sont plus utilisées que d’autres par les entraineurs. Cependant, les théories du sport que sont la théorie intégrée des motivations en sport, la zone de délicieuse incertitude et l’Academic Learning Time - Physical Education (ALT-PE), présentées dans ce mémoire, pourraient être plus exploitées. Les bases de conception d’un outil technologique de planification des entrainements ont été conçues, répartis sur trois itérations, à partir d’un cadre de planification et d’un arbre décisionnel. Des maquettes et un exemple de scénario pédagogique ont également été créés afin de supporter la conception de l’outil technologique de planification. Par l’entremise de cet outil technologique, il est attendu que ce dernier guide la planification des entrainements tout en favorisant l’intégration des bases pédagogiques et l’utilisation de technologies éducatives afin que les entraineurs et les athlètes puissent éventuellement les intégrer de façon autonome et efficace dans leur programme d’entrainement par l’entremise d’une planification adaptée et complète. De futures études devraient être menées pour tester l’outil technologique de planification auprès d’un échantillon représentatif des usagers afin de raffiner sa conception, pour obtenir l’opinion plus élaborée de la clientèle cible et pour éventuellement développer l’interface.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2022
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