Les stratégies d’apprentissage et de collaboration déployées par des utilisateurs-clés dans le MOOC « Innovations technopédagogiques en enseignement supérieur (ITES) »
Bibliographic record
Abstract
Raisons ducatives -n 21 ressources ducatives libres (REL).Ces volutions dmocratisent l'accs la formation et changent les faons d'apprendre, ce qui soulve des questions quant la manire dont les adultes s'approprient et utilisent ces ressources pour leur propre dveloppement personnel ou professionnel.Une volution rcente a fait merger une formule se situant en quelque sorte entre les parcours de formation fortement scnariss, et gnralement peu ouverts, qui laissent peu de libert aux apprenants, et les processus d'appropriation aboutissant des catachrses (dtournements d'usages) : les MOOC ou cours en ligne ouverts aux masses (traduction de Massive Open Online Courses).L'importance des MOOC dans le paysage de la formation est de plus en plus grande.En effet, le site European MOOC Scoreboard 1 recense plus de 1 700 MOOC ayant t offerts depuis 2012 dans dix-huit pays europens (et principalement en France, Grande-Bretagne et Allemagne), dans quatorze langues diffrentes (mais principalement en anglais et en franais).Au niveau mondial, plus de cinq-cents universits ont offert plus de 4 200 MOOC, rejoignant 35 millions d'apprenants (Shah, 2015).Le caractre massif de cette formule est bien illustr par les 440 000 participants au cours Understanding IELTS : Techniques for English Language Tests offert sur la plate-forme Future Learn en 2015.Avec la richesse et la diversit des ressources et formations maintenant disponibles, le numrique interpelle le champ de l'ducation des adultes.Certaines donnes prliminaires indiquent que mme dans des dispositifs plutt ferms et trs dirigs, les adultes se donnent des marges de libert importante, adoptant des comportements trs diffrents de ceux attendus des tudiants.Comme ces dispositifs sont de plus en plus prsents dans le paysage de la formation (par exemple les MOOC et les REL), la manire dont les apprenants adultes s'approprient ces dispositifs est d'un grand intrt pour ceux qui conoivent ces dispositifs, d'autant plus qu'il est de mieux en mieux document que les apprenants qui s'inscrivent aux MOOC le font dans une perspective de dveloppement professionnel (Christensen, 2013).Le prsent article porte sur les stratgies d'apprentissage et de collaboration dployes sur Twitter par des apprenants professionnels adultes dans le cadre d'un MOOC ayant une importante caractristique d'ouverture. Contexte du MOOC ITESLa conception du MOOC Innovations technopdagogiques en enseignement suprieur (ITES) offert sur la plateforme Edulib l'automne 2015 s'est base sur une perspective hybride (xMOOC et cMOOC), qui prsente les caractristiques d'ouverture et de fortes composantes collaboratives et connectivistes.Bien que plusieurs typologies des MOOC soient en mergence (Rosselle, 1. Repr https://www.openeducationeuropa.eu/en/news/
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".