Transformation pédagogique vers le distanciel en contexte de crise : l'expérience de la COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de la COVID-19 s'est soldée par la fermeture des universités (confinement et/ou code rouge) à trois reprises entre mars 2020 et mars 2021. Cet article présente et discute le basculement en distanciel de quatre enseignements en management des systèmes d'information dispensés dans une faculté d'économie et de gestion. Nous traitons en particulier quatre questions. Comment assurer le basculement en distanciel d'enseignements précédemment donnés essentiellement en présentiel dans un contexte de crise ? Comment organiser l'évaluation à distance des étudiants ? Constate-t-on des différences d'approches entre institutions ? Cet effort de transformation peut-il être rentabilisé au-delà de la situation de crise ? Pour ce faire, nous avons adopté l'approche de l'étude de cas et nous sommes appuyés, d'une part, sur l'analyse de la communication institutionnelle et, d'autre part, sur les feedbacks collectés systématiquement chez les étudiants participant à ces enseignements. La recherche met notamment en évidence le rôle moteur de la crise dans l'appropriation durable des TICE par les enseignants et le besoin de dispositifs institutionnels structurant le partage de bonnes pratiques pédagogiques.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».