Les environnements d’apprentissages riches en technologie et leur impact sur les compétences du 21e siècle
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L’ecole a un role a jouer dans la formation des futurs citoyennes et citoyens et, dans un monde de plus en plus numerique, elle doit offrir un milieu d’apprentissage permettant le developpement des competences recherchees par le milieu du travail d’aujourd’hui, notamment des competences du 21 e siecle. Nous nous demandons comment l’ecole peut faire pour mieux developper des competences du 21 e siecle chez les eleves, a l’aide des TIC. Nous nous interessons particulierement a l’environnement d’apprentissage numerique et au potentiel d’un tel milieu educatif a mieux preparer la jeunesse pour l’economie du 21 e siecle, une economie davantage numerique. En definissant d’abord un environnement d’apprentissage qui est considere riche en technologies, nous explorons ensuite quels genres d’environnement d’apprentissage riche en technologies existent (p. ex. : les labos de fabrication numerique) et sont exploites autour du monde. Nous precisons ensuite quelles competences non techniques sont developpees dans de tels environnements.
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.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 it