Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how to pedagogically approach the issue of information search and usage in conventional and generative artificial intelligence-based search engines, conversational agents (chatbots), and social media platforms. Search engines are con sidered insofar as they require students to clearly define a complex problem to be re searched – with the aim of carrying out a school or academic work using advanced search techniques; these techniques are then compared to those of searching by means of traditional online information services using Boolean operators and search filters. Search engine optimization (SEO) is discussed as a method for choosing and strategically allocating keywords on websites that encourages the use of the advanced search techniques. Conversational agents are examined, which require students to develop skills like those needed for advanced search in search engines, aiming at con structing effective prompts (detailed instructions) in relation to the goals of the query. The role of social networks is examined and its modus operandi in digital environments characterized by algorithmic action as well as the necessity of developing critical awareness regarding the exposure of personal information, interface configuration, and search results. Projects and initiatives of pedagogical actions from other countries (United States, France, and Canada) are discussed with the aim of inspiring didactic action on these themes, bringing together principles of digital technology as well as media and information literacy (MIL)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».