Enseigner la poésie engagée de façon engageante: Instagram
Bibliographic record
Abstract
Le présent article illustre le potentiel de l’intégration d’Instagram dans l’enseignement et l’apprentissage de la poésie engagée. À ces fins, nous partageons notre expérience sur l’adaptation d’une séquence didactique enseignée entièrement en ligne à la base des outils du Web 2.0 autour du genre de la poésie engagée dans le cours de littérature de deuxième année au niveau universitaire. Cette séquence s’inscrit dans le courant socio-interactionnel et la perspective dite « actionnelle » alignée avec le Plan d’action numérique en éducation et en enseignement supérieur du Québec. La séquence est basée sur l’œuvre engagée et multidisciplinaire de Natasha Kanapé Fontaine, une auteure innue québécoise, et culmine à la publication d’un poème engagé sur Instagram, une plateforme sociale qui permet d’allier l’aspect visuel à l’aspect textuel. Les données provenant des évaluations des étudiants et du projet final illustrent qu’Instagram pourrait être considérée en tant que plateforme éducative capable de (i) forger des interactions, (ii) développer le sens d’une communauté, (iii) cultiver l’imagination, la créativité et la pensée critique en langue seconde/étrangère, (iv) augmenter les compétences interculturelles et numériques des apprenants et (v) contribuer à l’appropriation du genre poétique.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.007 |
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".