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Enregistrement W7133368162

Construction d'un processus d'innovation pédagogique pragmatique et incrémental dans l'enseignement universitaire

2018· article· fr· W7133368162 sur OpenAlexaff
Robert Viseur

Notice bibliographique

RevueORBi UMONS · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse multidisciplinary academic research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Work (physics)Agency (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente une série d'expérimentations en innovation pédagogique menée en faculté de sciences appliquées, en master en communication puis en faculté d'économie et de gestion. La première a permis le développement d'une approche originale d'enseignement du management de l'innovation via une approche par la controverse ; la seconde, une approche de la pédagogie coopérative inspirée par la classe renversée recourant à des outils collaboratifs en ligne. La troisième traite la question des enseignements en grand auditoire et analyse les opportunités de mise en oeuvre de la pédagogie active. La première et la seconde approches ont été développées sur un mode essentiellement empirique tandis que la seconde a fait l'objet dès le départ d'une analyse des outils et des approches disponibles. Après une présentation des enseignements développés, l'article s'attellera tout d'abord à en préciser l'organisation puis à justifier la chronologie des évolutions mises en oeuvres. Un ensemble de routines pédagogiques sera ainsi proposé de manière à faciliter la critique, la reproduction et l'appropriation des approches documentées. Ensuite, dans une démarche réflexive, un processus plus général d'innovation pédagogique pragmatique et incrémental sera proposé. Enfin, les conditions de réussite seront discutées en fonction de paramètres tels que l'âge des étudiants, le cycle de formation, les apprentissages antérieurs et l'aménagement des locaux.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,307 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
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