Analyse des effets de l’enseignement hybride à l’université : détermination de critères et d’indicateurs de valeurs ajoutées
Bibliographic record
Abstract
Nous visons à contribuer à l’analyse des effets des plateformes d’apprentissage en ligne sur les établissements d’enseignement supérieur en proposant trois catégories et treize critères de valeurs ajoutées. Ainsi, les usages de ces plateformes par les enseignants apportent une valeur ajoutée dans la mesure où ils 1) font évoluer les dispositifs pédagogiques vers davantage de centration sur l’apprentissage, 2) exploitent les potentialités de flexibilité pour mieux répondre à des besoins spécifiques d’étudiants, et 3) stimulent le développement professionnel des enseignants. Nous discutons ensuite d’indicateurs permettant de monitorer ces valeurs ajoutées, dans une perspective de pilotage de l’innovation technopédagogique dans les établissements d’enseignement supérieur.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".