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Record W4306951120 · doi:10.52358/mm.vi11.283

Sphère privée, sphère scolaire et porosités des usages du numérique comme révélateurs de hubs sociaux et éducatifs

2022· article· fr· W4306951120 on OpenAlexvenueno aff
Jean-François Céci

Bibliographic record

VenueMédiations et médiatisations · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Digital Technologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Apprendre et enseigner avec le numérique sont des activités à étudier et mettre au regard des espaces support de ces pratiques du numérique, et du tissu social correspondant. Nous proposons une étude des porosités d’usages du numérique entre espaces situés, à savoir la sphère privée et la sphère scolaire, que ce soit pour les apprenants ou leurs enseignants. Finalement, les enseignants avec de fortes pratiques numériques éducatives, ont-ils de fortes pratiques numériques personnelles pour les alimenter, ou réciproquement? De même, les apprenants avec de fortes pratiques numériques personnelles sont-ils plus aptes à apprendre avec le numérique à l’école, plus motivés par l’instrumentation des dispositifs pédagogiques? Pour répondre à ces questions et étudier toutes formes de porosités entre sphères privée et éducative, nous utilisons les résultats d’une enquête sur les usages du numérique, des apprenants du collège à l’université et de leurs enseignants. Nous démontrons que plusieurs formes de porosités existent, avec un sens de transfert le plus souvent bien défini. Enfin, ces espaces situés et les porosités afférentes peuvent être des révélateurs de hubs sociaux et éducatifs, ainsi que gage de prescriptions pour une meilleure prise en compte du numérique en éducation.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.602
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.120
GPT teacher head0.385
Teacher spread0.265 · 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 designTheoretical or conceptual
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".

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Published2022
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