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Record W3159984708 · doi:10.7202/1077007ar

Un concept infopédagogique innovant pour soutenir la motivation des étudiantes autochtones dans leurs études universitaires

2021· article· fr· W3159984708 on OpenAlexaffvenueabout
Johanne Rocheleau, Ève Pouliot

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicInnovative Teaching and Learning Methods
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre d’un programme de formation à distance en relation d’aide destiné à des étudiantes des Premières Nations à l’Université du Québec à Chicoutimi, nous avons déployé une formule pédagogique innovante afin de répondre à leurs cultures et à leurs besoins particuliers tout en suscitant et en maintenant leur motivation pour favoriser leur réussite et leur persévérance scolaires. Cette formule, offerte en ligne en mode synchrone et asynchrone, est diffusée à la manière d’un scénario d’une télésérie. Elle est le résultat de l’application du concept infopédagogique, qui consiste en une double scénarisation de l’information et de la pédagogie tout en situant le développement des compétences dans un milieu de vie virtuel servant de cadre à des aventures et à des interactions entre différents personnages aux prises avec des problèmes nécessitant l’engagement collectif des étudiantes pour les résoudre. Les compétences développées sont réinvesties dans de nouvelles résolutions de problèmes proposées lors de cours subséquents. Ce récit de pratique présente cette formule pédagogique innovante et l’application particulière que nous en avons faite. À la lumière de nos expériences, cette formule semble soutenir la motivation des étudiantes autochtones dans leurs études universitaires.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.109

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.023
Scholarly communication0.0100.009
Open science0.0020.008
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.082
GPT teacher head0.375
Teacher spread0.293 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2021
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