Un dispositf numérique de soutien à la collaboration : l’exemple d’une refonte de programme
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats empiriques d’une étude visant à décrire le recours à l’environnement de travail SharePoint en tant que dispositif numérique permettant de soutenir la collaboration entre différent·es formateur·rices (de statuts distincts) d’un programme de formation à l’enseignement. Depuis 2017, le baccalauréat en enseignement au préscolaire et au primaire (BEPP) de l’Université de Sherbrooke est en refonte majeure de son programme. Cette refonte est fondée sur la création de programme selon un parcours de professionnalisation. Cette expertise sherbrookoise de développement de programme est accompagnée par le Service de soutien à la formation (SSF) et requiert la collaboration entre tous les intervenant·es du programme (professeur·es, chargé·es de cours et conseillères pédagogiques) intervenant dans les cours ainsi que dans la formation en milieu de pratique. L’environnement SharePoint a été identifié en tant que dispositif permettant de faciliter cette collaboration. En s’appuyant sur les données fournies par les traces laissées par les utilisateur·rices de ce dispositif et en identifiant des indicateurs de collaboration, nous souhaitons porter un regard évaluatif quant à la capacité de ce dispositif à soutenir la collaboration. Cette étude exploratoire et descriptive permet de documenter l’implantation de SharePoint entre janvier 2018 et juin 2019. À partir des fréquences observées, il en ressort une évaluation positive du dispositif. Nous nous permettrons des recommandations pragmatiques quant à la manière de guider le travail collaboratif qui pourrait inspirer d’autres équipes désireuses de tirer profit de ce dispositif.
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 | 0.019 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".