Interculturalité et apprentissage à distance en formation d’enseignants
Bibliographic record
Abstract
L’étude rend compte d’une expérimentation, réalisée dans le cadre du projet « Technologies éducatives pour l'enseignement en contexte – TEEC », ayant mis en contact des étudiants de l’Université des Antilles et de l’Université du Québec à Montréal. Ces étudiants se destinent au métier de professeur et bénéficient tous d’un enseignement d’histoire. Les traits culturels (communs et spécifiques) des deux territoires ont été exploités dans un scénario pédagogique élaboré avec l’objectif de contribuer à la construction de conceptions robustes sur des concepts sociaux historiques communs aux deux programmes de formation. Une série d’échanges synchrones (par visioconférence) entre les étudiants montre qu’ils prennent conscience que les mêmes concepts peuvent être enseignés au travers d’entrées thématiques différentes, dépendant d’éléments socioculturels propres à chaque territoire. Cependant, leurs conceptions restent conditionnées par les approches retenues dans l’enseignement scolaire qu’ils ont suivi.
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 | 0.009 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".