Se former à distance de manière collaborative : Le cas du réseau Twictée
Bibliographic record
Abstract
Les réseaux connectés d’enseignants se sont fortement développés ces dernières années et ils se définissent aujourd’hui comme contribuant à la formation et du développement professionnel de leurs membres. Leurs effets diffèrent toutefois fortement selon le type de collectif et selon les individus. Cette étude concerne le réseau Twictée qui regroupe plusieurs centaines d’enseignants francophones de l’élémentaire et du collège mettant en œuvre un dispositif innovant d’enseignement de l’orthographe et échangeant à distance sur cet enseignement. L’analyse porte sur des entretiens menés avec dix-neuf enseignants sur deux années scolaires. Elle montre que le réseau Twictée peut être défini comme une communauté d’apprentissage professionnelle et elle met en évidence quatre profils de participants selon la nature et l’intensité de leur engagement. Les dynamiques de changement, quand elles existent, touchent surtout aux modes d’organisation pédagogique et à l’intégration du numérique dans les pratiques d’enseignement. Des changements identitaires se produisent chez les acteurs les plus engagés de la communauté.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".