Utilité de l’exposé magistral en ligne dans la formation universitaire en sciences de l’activité physique
Bibliographic record
Abstract
La formation professionnelle en sciences de l’activité physique à l’université est principalement axée sur l’acquisition de savoirs et de savoir-faire. En particulier, la faible participation des étudiants à la formation théorique est une problématique importante. Le but de cette étude est de vérifier la perception de l’utilité de deux exposés magistraux en ligne dans la formation théorique. Deux formulaires placés en ligne ont permis de recueillir auprès des étudiants les avantages et les inconvénients associés à la mise en œuvre de ce dispositif de formation. Les réponses données par les étudiants sont discutées à la lumière du modèle de St-Yves (1982) qui identifie les conditions internes et externes au déroulement du processus d’enseignement-apprentissage. Plus de 43 des 53 répondants considèrent ces exposés magistraux en ligne utiles. L’avantage majeur réside dans l’accès en tout temps aux exposés. L’inconvénient majeur consiste en l’absence d’interaction sur-le-champ. L’ajout d’un forum de discussion en ligne constitue fort probablement une solution de premier plan.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".