Rapport sur le déploiement de la formation en ligne et hybride en Ontario
Bibliographic record
Abstract
En une dizaine d’années, l’Ontario est devenu l’une des provinces canadiennes les plus \navancées dans le domaine de la formation en ligne. L’enquête menée en 2006 par le ministère \nde l’Éducation de l’Ontario au niveau de l’enseignement élémentaire et secondaire a fait \nressortir la nécessité de développer une offre de cours en ligne cohérente à l’échelle \nprovinciale afin d’assurer un enseignement équitable pour tous les élèves. \nDes investissements conséquents ont alors été réalisés. D’une part, ils ont permis de financer \nun système de gestion de l’apprentissage accompagné d’un environnement d’apprentissage \nvirtuel, d’une banque de ressources éducatives et de communautés en ligne dans toutes les \nécoles de la province. D’autre part, ces investissements ont servi à créer des cours et d’autres \nressources pédagogiques en ligne ainsi que des dispositifs pour les rendre accessibles aux \nélèves, tout en accompagnant les conseils scolaires, les directions d’école et le corps \nenseignant prenant part aux évolutions en cours. \nL’objectif initial de déploiement de la formation en ligne s’est élargi à celui de l’intégration de \ntechnologies ou de ressources numériques dans des activités pédagogiques réalisées en salle \nde classe. Plus récemment, ce sont les cours et autres ressources pédagogiques en ligne qui \nont dû être repensés afin de favoriser le développement de compétences qualifiées de \n« globales » ou du « XXIe siècle ». Cette nouvelle approche associant pédagogie et technologie \nvient profondément renouveler les manières d’enseigner et d’apprendre. Alors que les \nenseignants et les élèves s’adaptent avec plus ou moins d’aisance à ces changements \ntechnopédagogiques, leur accompagnement semble ainsi jouer un rôle crucial dans \nl’appropriation de ces nouvelles orientations. \nBien que les dispositifs mis en oeuvre pour ce faire soient quelque peu distincts du côté \nanglophone et du côté francophone, trois constats s’imposent : 1) la demande de cours en \nligne dépasse l’offre, principalement pour ce qui est du nombre d’élèves, mais aussi de la \nvariété de cours ; 2) l’usage des ressources pédagogiques numériques ou des technologies \nproposées en classe est en expansion, mais ne s’est pas encore généralisé ; 3) les orientations \nprises favorisent une plus grande équité entre les élèves, mais l’ensemble des effets des \ndispositifs déployés sur la réussite des élèves ne semblent pas encore mesuré.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
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".