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Record W3173287628 · doi:10.52358/mm.vi6.196

Pérennité et mutations en formation à distance à l’université : Retour sur le vécu des vingt années d’existence du campus numérique FORSE

2021· article· fr· W3173287628 on OpenAlexvenueno aff
Béatrice Savarieau, Stéphane Simonian, Jacques Béziat

Bibliographic record

VenueMédiations et médiatisations · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les appels à projets « campus numériques français » au début des années 2000 soulignent une volonté politique d’impulser le développement de la formation à distance en enseignement supérieur. Après un bref retour historique sur les faits marquants de cette époque, les auteurs reviennent sur le destin singulier du premier campus numérique francophone en Sciences de l’éducation FORSE (Formations et ressources en Sciences de l'éducation), qui fêtera ses vingt ans en 2021. Cette vision rétroactive conduit à retenir tout d’abord l’idée d’un passage de la notion de « paysage », qui implique une approche verticale du changement en éducation et en formation, à celle « d’écosystème » du numérique, dans lequel dominent des interrelations fortes et constantes entre l’ensemble des membres d’un groupe projet et le politique. À partir de ce cadre d’analyse, les auteurs explorent divers aspects de l’intégration de la formation à distance jusqu’à l’assimilation dans les pratiques ordinaires universitaires : le rapport entre l’humain et les objets techniques; les relations asymétriques et les intérêts partagés entre acteurs à des postes complémentaires qui favorisent une collaboration fructueuse; enfin le développement des activités technopédagogiques qui se jouent également dans l’expérimentation et la recherche-action. Ainsi, l’importance de la prise en compte du réel de l’activité et de ses dimensions contextuelles comme conditions essentielles des rapports stabilisés entre les pratiques humaines et les objets techniques.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.683
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0000.003
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.093
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.261 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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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