Les environnements personnels d’apprentissage en milieu organisationnel : un dispositif qui facilite le développement de l’autorégulation
Bibliographic record
Abstract
Les environnements personnels d’apprentissage (EPA) constituent une façon d’utiliser les technologies à des fins d’apprentissage qui permet à l’apprenant d’être proactif afin d’identifier et de trouver de l’information pertinente, de collaborer avec des pairs et de produire différents artefacts. Ce caractère proactif fait appel à certaines compétences, dont l’autorégulation, l’apprentissage collaboratif et la résolution de problèmes. Bien que le rôle des EPA soit reconnu quand il est question d’apprentissage tout au long de la vie, leur utilisation en milieu organisationnel pose des difficultés, que ce soit en raison de la gestion centralisée de l’apprentissage ou d’enjeux liés à la sécurité des données. Cette recherche menée auprès de techniciens clientèle qui travaillent dans une entreprise de télécommunications canadienne cherche à repérer des activités qui favorisent l’apprentissage au moyen des EPA et à établir des liens avec l’autorégulation.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".