De la métis au e-learning : la médiation du rapport au savoir
Bibliographic record
Abstract
En tant qu’enseignants, nous cherchons à transmettre des savoirs et à faire de nos étudiants des personnes qualifiées, dotées de compétences professionnelles spécifiques à leur futur métier. La transmission du savoir s’est traditionnellement faite par une longue période d’apprentissage au contact des pairs, mais les situations actuelles de formation et de travail changent, se dirigeant vers des environnements toujours plus médiatés. Dans cet article, nous exposons les notions clés touchant à la formation à une profession et à son exercice. Cela nous porte à nous interroger sur la manière dont s’intègre aujourd’hui la dimension expérientielle dans l’acquisition de la compétence. Pour répondre à cette question, nous analysons deux études de cas relevant de situations d’enseignement médiaté par les technologies de l’information et de la communication, l’une dans le milieu universitaire, l’autre dans le milieu industriel, plus spécifiquement dans l’ingénierie nucléaire d’Électricité de France (EDF). Elles démontrent que le travail intellectualisé fait aujourd’hui appel à des capacités subjectives et cognitives qui trouvent leur accomplissement dans des pratiques sociales de réseaux.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".