La Boîte Noire : conception et expérimentation de simulations informatiques non disciplinaires pour susciter et soutenir la réflexion épistémologique
Bibliographic record
Abstract
Nous menons depuis trois ans, dans un cours d’épistémologie en formation des maîtres, une expérience pédagogique inédite : l’utilisation, en contexte d’apprentissage ouvert, d’une simulation informatique en ligne, la Boîte Noire, dont nous avons conçu et développé plusieurs versions. Adoptant un processus intégré de conception et de design centré sur l’usager, nous avons procédé à l’élimination progressive du référent de la simulation, tout en visant l’atteinte d’un équilibre optimal dans l’interactivité et le réalisme médiatique. Au terme de nos travaux, nous disposons d’une simulation non disciplinaire simple d’utilisation, motivante, riche en possibilités d’action et d’interprétation et propice à soutenir une stratégie d’apprentissage favorisant la réflexion sur les notions de connaissance et d’explication. Pour illustrer nos propos, nous présenterons et commenterons les diverses versions de la Boîte Noire (www.teluq.uqam.ca/spersonnel/mcouture/boitenoire).
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 | 0.017 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".