Référentiel des compétences en technologie éducative et en formation à distance. Fondements et démarche itérative d’élaboration
Bibliographic record
Abstract
L’Université TÉLUQ offre différents programmes en technologie éducative et en formation à distance. Ces programmes ont pour but de former des chercheurs et des professionnels de l’ingénierie pédagogique, de la technologie éducative et de la formation à distance. L’équipe des programmes a récemment adopté une approche programme qui offre l’occasion de réviser les cours tout en assurant une cohérence d’ensemble au sein de chacun de ces programmes. Cette cohérence pédagogique s’articule autour d’un référentiel des compétences en technologie éducative et en formation à distance, que nous présentons dans le présent article. Le contexte qui a mené à élaborer un tel référentiel et la méthode de travail pour y arriver sont d’abord brièvement expliqués. Le référentiel avec ses rôles, ses compétences, ses composantes et sous-composantes de compétences est ensuite présenté, de même qu’un retour réflexif sur la démarche,
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 | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".