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Record W4283734889 · doi:10.4000/dms.7812

Description de la mise en œuvre d'une démarche inductive pour caractériser les perceptions de présence des pairs-apprenants dans le cadre de la réalisation d'activités collectives à distance

2022· article· fr· W4283734889 on OpenAlexaff
Sonia Proust-Androwkha

Bibliographic record

VenueDistances et médiations des savoirs · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicInnovative Teaching and Learning Methods
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PerceptionDistance educationPsychologyComputer scienceSociologyMathematics educationGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article décrit la démarche empirico-inductive mise en œuvre dans une recherche dont l’objectif était de comprendre la manière dont des apprenants, impliqués dans un dispositif de formation en ligne, perçoivent la présence de leurs pairs dès lors qu’ils interagissent avec eux dans le cadre de la réalisation d’activités collectives en groupe restreint. Cette recherche repose sur deux volets empiriques ; trente apprenants, issus de deux promotions engagées dans le même dispositif de formation en ligne, y ont participé. Le corpus de données est constitué de trente-six entretiens individuels menés entre 2018 et 2020 et de dix-huit récits phénoménologiques. Dans un premier temps, deux analyses quantitatives par traitement statistique des données qualitatives ont offert une vue synoptique du lexique présent dans le discours des apprenants. Les résultats des analyses ont témoigné de l’importance que ces apprenants attachaient à la dimension socio-affective des interactions entre pairs. Dans un second temps, trois analyses qualitatives, conduites par analyse à l’aide des catégories conceptualisantes (Paillé et Mucchielli, 2016), ont permis d’approfondir la compréhension de la dimension socio-affective des interactions entre pairs et, in fine, de modéliser la présence socio-affective des pairs telle que perçue par les apprenants.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.340
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.058
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.316 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2022
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