Retour d’expérience sur une pratique d’hybridation
Bibliographic record
Abstract
L’offre de MOOC se caractérise aujourd’hui par une diversité de dispositifs qui se développent dans l’ensemble des espaces de formation (ex. écoles, entreprises, établissements d’enseignement supérieur, etc.). Cet article s’intéresse à l’un de ces dispositifs, récemment introduits dans le milieu universitaire : le MOOC hybride intégré dans une formation en présentiel. A partir d’une analyse de l’expérience des étudiants, nous cherchons à comprendre à la fois leurs motivations et leurs usages des ressources pédagogiques et des outils de communication (synchrones et asynchrones) mis à leur disposition. Il ressort, dans ce contexte particulier, que les étudiants qui ont réussi se distinguent de ceux qui ont échoué, par leurs motivations intrinsèques et extrinsèques et leurs utilisations des vidéos du live. Des pistes d’amélioration sont proposées en vue d’optimiser l’intégration d’un MOOC hybride dans un cursus académique.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".