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Record W4312845109 · doi:10.7202/1095060ar

« En remote c’est très lonely »–Dessins et discours d’enfants sur l’enseignement comodal pendant la pandémie

2022· article· fr· W4312845109 on OpenAlexaffvenue
Danièle Moore, Nicolas Guichon, Stéphanie Roussel

Bibliographic record

Venue˜La œRevue de l'AQEFLS/Revue de l'AQEFLS · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicEducation Practices and Challenges
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalSimon Fraser University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude prend pour objet la perception des élèves vis-à-vis d’une situation de classe quasi inédite, pendant la pandémie de Covid-19, dans un lycée français des États-Unis. Au moment de la recherche conduite entre novembre 2020 et avril 2021, le groupe-classe de CM2 (dernière année de l’école élémentaire dans le système français) d’une enseignante, Marion, comprend 21 élèves. Parmi eux, 19 suivent les cours en présentiel tandis que 2 élèves ont été maintenus à la maison par leurs parents et effectuent leur scolarité à distance avec du travail en autoformation (avec Google Classroom) et des temps de cours synchrones (par le dispositif de visioconférence Zoom). Cette situation de comodalité s’est généralisée pendant la crise pandémique et pourrait être appelée à se renouveler. Elle constitue l’un des points de focalisation du projet de recherche « Français Plus ». Sur la base de dessins et d’entretiens d’enfants, notre étude examine la question de ce qui fait l’objet de l’attention des élèves dans une situation où le savoir est fortement médié par la technologie.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.801
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.000

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 head0.045
GPT teacher head0.294
Teacher spread0.249 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2022
Admission routes2
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