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 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 | 0.007 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".