À propos de l'article de Alain-Marie Bassy, un point de vue québécois
Bibliographic record
Abstract
Alain-Marie Bassy présente une analyse systémique susceptible de répondre aux interrogations de leaders éducatifs sur la lenteur que connaît l’adoption de l’innovation, reflet de nombre de résistances au changement non-perçu comme nécessaire ou, plutôt, de l’absence de conditions favorables, s’agisse-t-il des outils numériques ou des pratiques pédagogiques et organisationnelles qu’ils servent ou entraînent, dans les systèmes éducatifs francophones et autres. Nous retenons les cinq pistes de réflexion suivantes soumises par Bassy car elles trouvent écho au Québec : a) le modèle industriel (technologies, coûts de production) en évolution rapide ; b) le modèle de gouvernance : prééminence de l’État, centralisation et prescription ; c) le modèle social de l'École : de Jules Ferry au numérique, la mise en cause des dogmes ; d) le modèle pédagogique : les missions et le service de l'enseignant, immuables? e) le modèle éditorial et commercial : de l'imprimé au numérique, continuité ou rupture ? Notre réaction est ancrée dans les travaux que nous menons en tant que membres du Centre de recherche et d’intervention sur la réussite scolaire (CRIRES, crires.ulaval.ca) dont l’activité vise l’innovation sous l’éclairage, entre autres, du modèle d’Engeström (Engeström, 1987) ; (Engeström, 2010), en tant que membres du CEFRIO (cefrio.qc.ca), centre facilitant la recherche et l’innovation dans les organisations à l’aide des TIC, ou du CTREQ (ctreq.qc.ca), centre qui a pour mission de promouvoir l'innovation et le transfert de connaissances en vue d’accroître la réussite éducative du Québec.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".