Introduction d’un changement d’environnement virtuel de travail dans un cours de second cycle : contribution à l’étude des dispositifs hybrides
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution s’inscrit dans la continuation de recherches sur les dispositifs de formation hybride, c’est-à-dire caractérisés par la mise à distance de certaines activités d’apprentissage. Elle étudie les effets sur les représentations des étudiants de l’introduction, à la faveur d’un changement d’environnement virtuel de travail (EVT), d’un wiki pour réaliser l’une des tâches de production. Cette étude, menée par questionnaires auprès des étudiants d’un cours de second cycle universitaire pendant trois années consécutives, se concentre sur la perception de l’impact du changement d’une des dimensions du dispositif de formation (l’environnement technopédagogique et, en particulier, le dispositif de médiation de la fonction de production) sur la perception que se forgent les apprenants de certaines caractéristiques du dispositif et du processus d’enseignement/apprentissage qui s’y déroule. Les résultats montrent un net effet de l’introduction du wiki et indiquent également que, dans un dispositif de formation hybride à forte composante présentielle, l’EVT peut jouer un rôle différent selon que l’on considère le fonctionnement du groupe-classe ou celui du sous-groupe de travail.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| 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".