Horizons numériques en éducation. Quelles perspectives à l'heure de l'IA générative ?
Notice bibliographique
Résumé
Les différentes contributions réunies dans cet ouvrage ont permis d’explorer les multiples dimensions de la compétence numérique, et d’en saisir plusieurs enjeux fondamentaux pour notre société à l’ère du numérique. Les angles d’analyse variés ont mis en évidence la nature transversale et protéiforme de cette compétence. Sur le papier, à tout le moins, nous sommes sortis de la formation d’« utilisateurs « presse-bouton » [porteuse] de discours du type « vous savez cliquer, vous savez gérer » (Duchâteau, 1992, p. 35). En ce sens, par le Cadre de référence de la compétence numérique (Ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur, 2019), par les documents afférents, ainsi que par les documents du même genre à travers le monde (p. ex. le référentiel européen DigComp ; Vuorikari et al., 2022), les politiques éducatives sur le numérique en éducation souhaitent désormais appréhender la formation au numérique au-delà de l’approche techniciste qui a historiquement prévalu.
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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,031 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».