Bibliographic record
Abstract
Ce numéro spécial fait suite au colloque qui a eu lieu en juin 2017 à Grenoble et dont les co-présidents étaient Yvan Pigeonnat et Julien Douady. Dix textes ont été choisis pour représenter son thème : Relever les défis de l’altérité dans l’enseignement supérieur. Le concept d’altérité est emprunté du latin alteritas, dérivé de l’étymologie alter. Il désigne le caractère de ce qui est autre (Ferréol et Jucquois, 2003). L’altérité reconnaît l’autre en tant que personne différente. Elle permet de dépasser une perspective dichotomique du moi et de l’autre, car l’autre, reconnu en tant que tel, contribue à définir ma propre identité. L’altérité s’inscrit dans un rapport à l’autre comme le définit Ricœur (1990) : « je deviens plus et mieux moi-même au contact des autres et je prends mieux conscience tout à la fois de ma spécificité et de ma pluralité » (p. 30). La prise en compte du concept d’altérité nous invite à réfléchir et à agir, car nous vivons aujourd’hui dans des sociétés foncièrement hétérogènes : « Socialisation, enculturation, scolarisation, éducation se déclinent désormais au pluriel » (Abdallah-Pretceill et al., 1997, p. 123). En enseignement supérieur, la reconnaissance et la prise en compte de la différence et de la diversité individuelle et collective constituent un défi important, car l’université est souvent définie comme un lieu de transmission des savoirs sans tenir compte de l’hétérogénéité sociale. Mais voilà que s’impose cette réalité qui amène certains enseignants à explorer l’apprentissage de la différence, de la diversité. Cet engagement implique d’accueillir et de s’ouvrir à la diversité et à la différence : « Une telle finalité éducative suppose que soit pleinement reconnue la singularité individuelle et que soient pris en compte les multiples facteurs de différenciation qui la composent : différenciation psychologique, mais aussi linguistique, culturelle, sociale, etc. » (Delory-Momberger et Mabilon-Bonfils, 2015, p. 11). Mais comment intégrer pédagogiquement l’autre ? Cela n’est possible qu’en considérant l’université comme un lieu où l’apprentissage se déploie dans un vivre-ensemble. Il s’agit alors, dans le cadre des activités et des apprentissages communs, de mettre en place des conditions, des dispositifs pour que l’on puisse échanger et travailler ensemble ; de créer un lieu pour partager éventuellement nos représentations, nos croyances, nos référents culturels, nos modes de compréhension et d’action liés à la diversité (Matthey et Simon, 2009). Une telle démarche a pour conséquence de remettre en question les approches centrées sur l’enseignant comme l’exposé magistral ou la démonstration. Elle ne peut être actualisée que dans le cadre d’une pédagogie centrée sur le dialogue et la collaboration, d’une pédagogie novatrice centrée sur l’étudiant.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".