L' emploi de ressources technologiques complémentaires auprès d’élèves de la maternelle 5 ans pour contrer la distance et s’adapter au contexte de la pandémie
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente différentes plateformes éducatives ainsi qu’une application et un réseau social qu’une enseignante en éducation préscolaire (maternelle 5 ans) a utilisés pour soutenir l’apprentissage de ses élèves et favoriser la communication entre les différentes actrices et acteurs du milieu scolaire en temps de COVID-19, où les manières conventionnelles d’enseigner et d’entrer en contact avec les actrices et les acteurs du milieu ont été bouleversées. L’article décrit la façon innovante dont ces ressources technologiques ont été combinées de manière à se compléter et la façon dont elles ont été intégrées dans la classe. L’article présente également les leviers à la réussite et les défis à relever lors de l'intégration de ces ressources ainsi que des conseils pour toutes celles et ceux qui voudraient les intégrer dans leur classe.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.005 |
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".