Pourquoi les professeurs ouest-africains s’approprient-ils l’internet ?
Bibliographic record
Abstract
Pourquoi des professeurs de l’enseignement supérieur en Afrique de l’Ouest s’approprient-ils les technologies de l’information et de la communication (TIC)? Cette question est abordée à travers une interprétation socioculturelle d’itinéraires de six professeurs. Les résultats montrent l’intégration active et progressive des TIC dans la pratique pédagogique, entre autres, par la mise en ligne des cours et l’interaction à distance avec les étudiants. Ils mettent aussi en lumière des aspirations plus profondes comme la participation africaine au monde scientifique et la transformation des relations humaines et de la culture. Dans le processus d’appropriation, les professeurs sont amenés à remettre en question leurs approches pédagogiques, à franchir des frontières entre différents univers de traditions et connaissances et à proposer de nouvelles approches d’apprentissage, de production des savoirs et de construction de l’identité africaine. Ces résultats contextualisés viennent en complément de ceux sur l’utilisation des TIC à l’université et fournissent une base épistémologique pour l’intégration des TIC dans l’éducation en Afrique.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 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".