Engagement des étudiants : une échelle de mesure multidimensionnelle appliquée à des modalités de cours hybrides universitaires
Bibliographic record
Abstract
Les modalités de cours hybrides, qui combinent des activités synchrones (en classe ou virtuelles) et en ligne asynchrones, représentent un terrain potentiel d’augmentation du niveau d’engagement des étudiants dans leurs cours. L’étude de l’engagement des étudiants dans ces modalités nécessite toutefois l’élaboration d’une échelle de mesure, soit l’objectif de cet article. La nouvelle Échelle multidimensionnelle d’engagement des étudiants dans des modalités de cours hybrides (EMEECH) vient outiller chercheurs et formateurs pour mesurer l’engagement des étudiants dans ces modalités selon une perspective multidimensionnelle. Nous présentons son élaboration ainsi que des preuves de validité pour sa structure interne obtenues par analyses factorielles exploratoires et de cohérence interne sur la base de données diversifiées provenant de trois institutions universitaires. Un premier échantillon (n 1 = 234) a permis d’identifier trois dimensions de l’engagement des étudiants : émotionnelle-cognitive, sociale et comportementale. Un second échantillon (n 2 = 231) a appuyé la structure interne de la nouvelle échelle en confirmant sa structure factorielle et en présentant une très bonne cohérence interne.
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 | 0.008 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".