Les innovations technologiques sont-elles à l’origine des nouveaux rythmes et temporalités de l’université contemporaine ?
Bibliographic record
Abstract
Les changements inhérents aux usages des nouvelles technologies dans les situations d’enseignement et d’apprentissage à l’université bouleversent les rythmes et les temporalités tant des tâches professorales enseignantes que des exercices d’apprentissage des étudiants. Cette étude s’intéresse à l’interrelation entre la question du rapport aux temps et les pratiques enseignantes innovantes à travers l’auscultation d’expériences de professeurs qui s’engagent dans l’implantation d’innovations pédagogiques. Pour traiter cette question, les innovations pédagogiques ont fait l’objet d’une recherche qualitative. La collecte de données s’est effectuée au moyen d’un entretien de groupe et de 32 entrevues individuelles semi-structurées auprès de professeurs de carrière d’une institution fortement engagée en recherche. L’analyse des données opérée par théorisation ancrée met en lumière les différentes temporalités en contexte d’innovation pédagogique ainsi que les origines et les conséquences des nouvelles technologies sur ces dernières. Finalement, il semble que les innovations pédagogiques utilisant les nouvelles technologies répondent aux nouveaux rythmes et temporalités de nos sociétés, mais en engendrent d’autres également.
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 | 0.007 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".