L’apprentissage avec des supports mobiles dans l’enseignement supérieur au Bénin : analyse des usages des apprenantes
Bibliographic record
Abstract
RITPU • IJTHEL'apprentissage avec des supports mobiles dans l' enseignement supérieur au Bénin : analyse des usages des apprenantes Mobile-assisted learning in higher education in Benin: An analysis of learners' uses Recherche scientifique avec données empiriques RésuméAvec le développement fulgurant, en qualité et en quantité, des téléphones portables, des tablettes et autres terminaux mobiles, la recherche en sciences de l'éducation s'est vite intéressée à leur potentiel cognitif tant pour l'enseignement que pour l'apprentissage.Si, en Amérique du Nord, en Europe et dans certains pays d'Asie, plusieurs études ont été consacrées à la question, l'Afrique ne l'aborde que très timidement alors que le taux d'abonnement aux téléphones mobiles y est le plus élevé.Par la présente recherche, nous ambitionnons d'analyser les usages de l'apprentissage mobile chez les apprenantes du supérieur au Bénin.En effet, la littérature scientifique indique que les filles et les garçons n'ont pas toujours la même approche des technologies en matière d'apprentissage.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".