Passer du modèle transmissif à un modèle de l’apprentissage guidé
Bibliographic record
Abstract
Dans une recherche-action qui mobilise l’expérience exceptionnelle de la création de l’Université de l’Ontario français (UOF), nous avons voulu comprendre ce changement fondamental qui consiste en l’adoption, par cette institution, d’une orientation pédagogique innovante dans le sens d’une rupture avec ce qui se fait dans la grande majorité des activités académiques universitaires partout dans le monde. Ce changement est un passage du paradigme binaire unilatéral de la transmission à un paradigme multilatéral trinaire d’un engagement solidaire de l’enseignant et de l’apprenant, chacun dans son rôle propre, dans une perspective de compréhension et de transformation du monde. Ce changement est aussi un passage de la passivité à une pédagogie active et expérientielle où l’enseignant est un guide essentiel à la progression de l’apprentissage des étudiants. Cet article aboutit à des recommandations qui sont offertes à toute institution d’enseignement postsecondaire qui voudrait profiter de la perspective extraordinaire d’une fondation ou d’une refondation de son institution.
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 | 0.016 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".