APPRENTISSAGE ACTIF FONDÉ SUR LA CLASSE INVERSÉE DANS UN COURS DE GÉNIE MÉCANIQUE
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente un projet de recherche dont le but est d’étudier l’efficacité de la classe inversée implantée dans un cours obligatoire de génie mécanique. L’inversion du cours a été motivée par la passivité des étudiants durant les séances de cours magistraux et par les apprentissages en surface qu’ils réalisent. Pour remédier à cette problématique, le cours a été inversé en prenant en considération les déterminants de la motivation, certains éléments de la psychologie cognitive ainsi que la taxonomie de Bloom. Après avoir développé du nouveau matériel pédagogique, la classe inversée a été testée pour la première fois à l’hiver 2019. Les résultats préliminaires sont encourageants, car les étudiants se sont montrés satisfaits du cours lorsqu’ils se sont prononcés par un court questionnaire, par l’évaluation institutionnelle et lors d’un entretien de groupe. Les travaux se poursuivent vers une étude rigoureuse qui, à l’automne 2020, comparera l’efficacité d’un même cours offert en classe traditionnelle et en classe inversée.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".