Deux conditions et deux mécanismes pédagogiques favorables à la réflexion conduisant à des mobilisations et changements : étude du cas d’un cours universitaire en éducation relative à l’environnement
Bibliographic record
Abstract
Dans un monde en crise environnementale, quelles conditions et quels mécanismes mis en place dans un cours universitaire permettent de stimuler la réflexion chez l’étudiant de façon à modifier sa manière de voir le monde et d’engager son pouvoir d’action? Quand l’avenir de l’espèce humaine et de son écosystème est en jeu, comment favoriser l’engagement écocitoyen? Ces questions sont considérées dans un cours universitaire d’éducation relative à l’environnement (ERE) destiné à éveiller les consciences et à susciter l’action réfléchie. Nous analysons un cas : les effets d’un cours spécifique d’une université du Québec. La méthode utilisée pour répondre au questionnement est l’ingénierie inverse appliquée à la réflexion. Elle reconstruit à rebours les conditions qui ont su stimuler la réflexion sur la pratique chez l’étudiant, conditions qui semblent avoir joué un rôle clé dans de nouvelles façons d’appréhender l’ERE et de vouloir y agir. Une comparaison des résultats de cette étude avec ceux obtenus dans le cadre d’autres formations universitaires, puis avec la littérature spécialisée dans le domaine des pratiques réflexives permet d’en valider la pertinence ainsi que celle de l’approche méthodologique innovante de l’ingénierie inverse de cours universitaires. L’article, enfin, rend compte de pédagogies universitaires favorables à la réflexion en tant que source de mobilisation et d’engagement, et contributrices au développement de compétences dans l’enseignement supérieur.
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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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".