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Enregistrement W7106216420 · doi:10.5281/zenodo.17683798

La compétence numérique en contexte éducatif. Regards croisés et perspectives internationales

2024· book· fr· W7106216420 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typebook
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Education
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Skin colorIdentity (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plongez au cœur des évolutions contemporaines du numérique en éducation avec La compétence numérique en contexte éducatif : regards croisés et perspectives internationales. Articulé autour des 12 dimensions du Cadre de référence de la compétence numérique publié en 2019 par le ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur du Québec, ce livre rassemble les réflexions de 43 expertes et experts nationaux et internationaux en 24 chapitres. De la citoyenneté numérique à l’innovation pédagogique, en passant par la culture informationnelle et l’autonomisation des enseignants, chaque page aborde des aspects constitutifs de l’intégration du numérique en éducation et les enjeux qu’il suscite. Ce qui distingue cet ouvrage? Son habileté à marier théorie et pratique, regard critique et pistes d’intervention concrètes. Les autrices et les auteurs n’hésitent pas à aborder de front les défis contemporains : intelligence artificielle, programmation éducative, réalité virtuelle en évaluation, etc. Autant de sujets brûlants traités avec rigueur. Que vous vous consacriez à la recherche ou à l’enseignement ou que vous souhaitiez assouvir votre curiosité par rapport aux enjeux numériques actuels, ce livre vous interpellera. Il vous offrira les clés pour comprendre et agir dans un monde éducatif en pleine mutation technologique.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,040

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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