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Record W2974842125

Les cahiers du LLL - N°5 – Etre un enseignant créatif

2019· book· fr· W2974842125 on OpenAlexaboutno aff
Benoît Raucent, Louise Arsenault, Johanne Brochu, Myriam De Kesel, Nathalie Kruyts, Julie Lecoq, Jim Plumat, Cynthia Potvin, David Vellut, Jean-François Rees, Léticia Warnier

Bibliographic record

VenueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2019
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSociologyPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cœur des compétences attendues des professionnels du XXIe siècle, la créati-vité occupe incontestablement une place de choix. Il s’agira, pour les adultes de demain, de faire émerger de nouvelles solutions en réponse aux défis complexes qui se présentent en cette époque de grandes ruptures et de défis. Être créatif·ve est une compétence... et comme toute compétence, la créativité s’ap-prend, se travaille et se développe. À ses fins, la créativité invite à explorer imagi-nation, vagabondage, spontanéité... Elle exige aussi rigueur, méthode et exploration continue. Nos établissements d’enseignement supérieur ont un rôle à jouer pour contribuer à la maîtrise par nos étudiant·e·s de cette compétence transversale. C’était l’enjeu de l’École internationale d’été en pédagogie universitaire de 2018 de l’UCLouvain et de l’Université Laval, durant laquelle 35 enseignant·e·s se sont rassemblé·e·s pour œuvrer à l’intégration de la créativité dans les cours et programmes universitaires. Ce cahier est un des résultats de nos réflexions.Pourquoi (développer) la créativité dans l’enseignement supérieur ? Comment peut-on la définir et sur quelles dimensions peut-on agir ? Comment outils et méthodes peuvent-ils contribuer à la développer ? Comment l’évaluer ? Comment s’y prennent les collègues ? Ce cahier du LLL et son site internet accompagnateur vous invitent à explorer ces questions pour, à la fois, devenir un·e enseignant·e plus créatif·ve et pour mieux accompagner les étudiant·e·s dans le développement de cette compétence.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.948
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0080.009
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0070.006
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.209 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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