L’influence d’innovations pédagogiques sur le profil motivationnel et le choix de stratégies d’apprentissage d’étudiantes et d’étudiants d’une faculté d’ingénierie
Bibliographic record
Abstract
L’étude vise à dégager une typologie des caractéristiques motivationnelles ainsi que des stratégies d’apprentissage utilisées par les étudiants en fonction de trois approches pédagogiques, soit l’exposé, l’approche par projet et l’apprentissage individualisé sur le web. Un questionnaire a été rempli par 494 étudiants du premier cycle universitaire. L’analyse des correspondances et de classification montre que ce sont l’approche par projet et l’exposé magistral qui suscitent le plus la motivation, alors que l’approche de l’apprentissage individualisée sur le web est celle qui en suscite le moins. L’approche individualisée et l’exposé magistral incitent davantage le recours aux stratégies de mémorisation, de répétition et d’organisation, alors qu’on a davantage recours aux stratégies de régulation de l’effort et de gestion du temps dans les cours-projets. Une discussion tente d’expliquer les différences observées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".