De l’innovation à un modèle de dynamique innovationnelle en enseignement supérieur
Bibliographic record
Abstract
Afin d’offrir des formations de qualité répondant aux attentes et aux besoins des futurs professionnels, plusieurs établissements d’enseignement supérieur choisissent de mettre en place des innovations pédagogiques ou curriculaires en formation initiale. Considérant cela, cet article a comme objectifs, d’une part, de circonscrire ce qu’est l’innovation en enseignement supérieur, particulièrement dans une logique collective et, d’autre part, de présenter un modèle de la dynamique innovationnelle développé par les chercheurs du Centre d’études et de recherche en enseignement supérieur. Dans cette optique, nous proposons de considérer l’innovation comme un processus, caractérisé par la génération, l’acceptation et l’implémentation du changement par de nouvelles idées, processus, produits ou services, et mené par des acteurs inscrits dans une démarche collective. Notons que le modèle que nous avons développé porte sur l’innovation dans une perspective éducative et non technologique.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".