EDUCAUSE 2022 Rapport de la délégation française - FR: Visites de Colorado University of Boulder, Colorado Community College System, Community College of Denver & Internet2
Notice bibliographique
Résumé
Pour la neuvième année consécutive, une délégation française a été constituée en vue de la participation à laconférence annuelle EDUCAUSE. Cette initiative menée depuis 2013 associe des profils complémentaires, etvise à proposer une ouverture à l’international auprès de la communauté du numérique de l’EnseignementSupérieur français. Une ouverture dont nous souhaitons qu’elle puisse représenter des sources d’inspiration,des points de comparaison, mais aussi des vecteurs de valorisation pour des réalisations françaises existantesou en devenir.Ainsi, d’une philosophie initiale de simple participation qui a prévalu lors des premières années de cettedélégation, nous sommes progressivement passé à une logique résolument plus active, concrétisée à différentsniveaux. Plus de 15 présentations acceptées pour les différentes conférences sur plusieurs sujets académiquesont ainsi été faites par des membres de notre groupe depuis 2016. Par ailleurs, des membres du comitéd'organisation de la délégation participent activement à la vie d’EDUCAUSE en tant que membres du paneld’experts mobilisés dans le cadre de la rédaction du EDUCAUSE Horizon Report, en tant que membres dedifférents Community Groups thématiques (XR et Learning Spaces en particulier), ou encore en tant querédacteurs d’articles de référence et traducteurs d’outils. Cette implication se concrétise également dansl’organisation des EDUCAUSE Annual Conferences et EDUCAUSE Learning Initiative Annual Meetings, pourlesquelles nous sommes non seulement mobilisés chaque année en tant que proposal reviewers (relecteurs depropositions d’interventions), mais aussi en tant que membres des comités de programme respectifs (en 2019et 2023).La reconnaissance de ces différents niveaux d’intervention nous a permis de tisser des liens privilégiés avecEDUCAUSE et en particulier ses membres exécutifs (Président, Vice-Présidents et Directeurs). Nos actions nousont en outre offert une visibilité significative auprès de la communauté universitaire nord-américaine et au-delà,qui a abouti à l’établissements de collaborations formelles, inscrites pour certaines dans la durée. Différentsaxes de coopération sont en particulier en cours de mise en place avec la délégation japonaise EDUCAUSE.Ces différentes démarches contribuent d’autant à la réalisation de nos objectifs fondamentaux: échanger,sensibiliser, informer, et partager afin de soutenir le développement du numérique dans l’EnseignementSupérieur français.Notre traditionnelle réunion de restitution à la communauté concrétise chaque année cette volonté, et s’estpositionnée comme un rendez-vous annuel majeur, que nous savons apprécié. Le rapport qui l’accompagne,quant a lui, connait une audience sans cesse plus importante à l’échelle internationale, qui s’appuie notammentsur une traduction anglaise que nous avons rapidement actée. En dehors des frontières européennes, il est ainsiattendu et lu chaque année notamment aux Etats-Unis, au Canada, au Japon, à Singapour, en Australie ouencore en Nouvelle Zélande.Cette nouvelle édition du rapport fait suite à la restitution du 27 janvier 2023. Celui-ci traite des différents atelierssuivis lors de la conférence EDUCAUSE tenue en Octobre 2022 à Denver, ainsi que des quatre visites de terrainque le retour au présentiel nous a permis d’organiser à nouveau. Il peut également être complété par lesdifférents tweets postés par la délégation sous le mot-dièse #EDU22fr.Nous vous souhaitons une agréable et informative lecture.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,177 | 0,032 |
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 ».