Bibliographic record
Abstract
La digitalisation est au cœur des enjeux de la formation. Le présent article reprend les principales formes de digitalisation et d’animation des dispositifs numériques en comparant leurs conditions préalables d’utilisation. Les formations combinant les cours en présentiel et à distance l’emportent en termes d’efficacité sur le seul enseignement à distance. À titre de démonstration, un classement des dispositifs numériques selon les quatre critères suivants est proposé : le niveau d’interactivité, l’efficience, l’étendue des compétences développées et la capacité des apprenants à utiliser les connaissances acquises dans un contexte pratique. Cette typologie permet de soutenir que, malgré la diversité des outils technologiques, un apprentissage en blended learning ou encore le game based learning sont privilégiés pour leurs caractéristiques telles que l’expérimentation ou encore la mise en situation collaborative. Mais l’efficacité des outils digitalisés dépend beaucoup du respect de quelques principes fondamentaux à intégrer dans leur conception et surtout dans l’animation de la formation. De manière générale un apprentissage, sous forme traditionnelle ou en ligne, est efficace sous condition d’être adapté à son public cible et de miser sur une formation humanisée associant qualité d’animation, interactivité et démarche réflexive.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.004 |
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".