Outils numériques nomades : les effets sur l’attention des étudiants
Bibliographic record
Abstract
La recherche sur le numérique en éducation est parvenue à une étape où peut être dressé un portrait plus nuancé des usages des outils numériques en contexte d’apprentissage. S’inscrivant dans une perspective sociocritique (Selwyn, 2007), cet article vise à apprécier les effets éventuellement négatifs résultant de l’utilisation des outils numériques nomades pendant le face-à-face didactique. Une enquête par questionnaire a été conduite auprès d’un échantillon d’étudiants internationaux (n=227) poursuivant leurs études dans un Centre de Langues en France. Cette recherche a permis d’examiner leurs habitudes de connexion en mettant au jour la fréquence et la motivation d’utilisation d’outils numériques pendant et hors le face-à-face avec leurs enseignants. Elle a également donné l’occasion de saisir l’impact ressenti de l’utilisation des outils numériques en classe par les participants sur leur attention. Les résultats de cette recherche permettent, in fine, d’examiner de quelle façon le contrat didactique est questionné par l’usage des outils numériques nomades.
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 | 0.005 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".