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Record W2042189158 · doi:10.1051/pmed:2003011

Analyse pédagogique de la formation par visioconférence des externes en pédiatrie

2003· article· fr· W2042189158 on OpenAlexaff
André Paccioni, Claude Sicotte

Bibliographic record

VenuePédagogie médicale · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicOnline and Blended Learning
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Un centre hospitalier universitaire pédiatrique montréalais dispense des cours par visioconférence. La visioconférence permet de transmettre en temps réel des informations visuelles et auditives à distance. Objectifs : L'objectif de cette enquête est de mieux comprendre, à l'aide des théories des médias riches et de la distance transactionnelle, la dynamique d'apprentissage en visioconférence. Méthodes : L'enquête a porté sur deux groupes d'externes en stage de pédiatrie (n = 23). Un questionnaire à réponses fermées a été utilisé. Résultats : L'étude révèle que la faiblesse de l'interaction (cours de type magistral, style d'enseignement) et le contenu très formalisé entraînent une forte distance transactionnelle qui implique une grande autonomie de l'apprenant. Les résultats révèlent également une ambiguïté assez marquée chez les étudiants à distance inhérente à la faible interaction et au peu de discussions. Les notes de cours comblent cependant les besoins d'information réduisant ainsi l'incertitude liée au contenu. Conclusion : Notre analyse montre que si l'environnement pédagogique de la visioconférence répond aux objectifs d'apprentissage des étudiants, il se révèle moins efficace que le cours traditionnel face à face et appelle une pédagogie davantage adaptée à cette forme d'enseignement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.956
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.328 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2003
Admission routes1
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