DÉVELOPPER LES LITTÉRATIES MULTIPLES – MULTILITTÉTARIES - AVEC LA LITTÉRATURE NUMÉRIQUE AU CÉGEP
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
Depuis la parution de l’article « Pedagogy of Multiliteracies » par le New London Group en 1996, plusieurs chercheurs, ainsi que des enseignants et professeurs, se sont intéressés au développement des « multilittératies » dans des contextes d’apprentissage. De plus, l’importance de la multimodalité dans plusieurs formes de communications met en évidence la nécessité de développer une littératie médiatique multimodale dans des contextes d’apprentissage (Lacelle et al. , 2017; Lebrun et al. , 2012). La littérature numérique offre un potentiel de développement d’une pensée critique concernant la technologie et les médias (Aarseth, 1997; Ensslin, 2014; Hayles, 2008; Simanowski et al. , 2010). Le but de cet article est de démontrer les résultats d’une étude exploratoire menée dans un cégep anglophone où l’auteur a enseigné la littérature numérique à des étudiants. Durant cette étude, les étudiants ont également eu l’occasion de créer leurs propres récits en utilisant l’application numérique Twine. Ce qui ressort de l’analyse des données est la façon dont l’interprétation et la création des textes numériques et interactifs ont engendré une réflexion sur la technologie ainsi qu’une articulation de plusieurs littératies.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| 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