Apprentissages en profondeur et rencontres sociales dans un cours à distance
Bibliographic record
Abstract
Afin de favoriser une meilleure compréhension des sujets à l’étude ainsi que l’entraide entre étudiants, des logiciels ont été introduits dans le cours de comptabilité de management offert à distance par la Téluq suivi par 35 étudiants : le logiciel de construction de cartes de connaissances ‘Xmind’, le logiciel social ‘Elgg’ et le logiciel de visioconférence ‘Enjeux’. Nous avons relevé 47 publications dans le logiciel social, comprenant plusieurs échanges de cartes construites avec le logiciel ‘Xmind’, mais aucune rencontre en équipe ne semble avoir eu lieu par visioconférence pour construire de telles cartes. Certains étudiants impliqués disent que la construction de cartes de connaissances leur a permis de faire des apprentissages en profondeur. Mais pour plusieurs, le temps semble avoir été la principale contrainte à une telle activité. Les objectifs visés (apprentissage en profondeur et collaboration) ont donc été atteints pour certains, mais pas pour d’autres.
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 | 0.014 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".