La collaboration dans le travail en groupe en contexte d’examen collaboratif à l’université
Bibliographic record
Abstract
Le développement d’habiletés de collaboration est devenu un aspect important de l'enseignement universitaire et une exigence non négligeable pour l’employabilité. Il n’est pas rare que des enseignants utilisent la collaboration en classe, grâce à des travaux d’équipe, pour moduler leur enseignement et susciter la participation. Pourtant, le travail en équipe génère son lot de difficultés dont celle, courante, de se diviser les tâches à faire sans réelle vue d’ensemble et, conséquemment, sans vraiment collaborer. Ce constat est à la source de notre question de recherche : comment la collaboration se manifeste-t-elle dans le travail en groupe pendant un examen à l’université?Pour y répondre, nous avons mobilisé des travaux portant sur le travail en équipe et la collaboration qui fournissent plusieurs cadres conceptuels. Le modèle de Landry (2010) nous a interpelé parce qu’il synthétise l’ensemble des processus à l’œuvre dans tout groupe restreint. Son postulat est qu'il existe trois zones dynamiques - le travail, l'affection et le pouvoir - et que l'évolution du groupe se joue dans leurs interdépendances et dans leurs interactions.Dans notre étude, nous avons placé en équipe de quatre ou cinq des étudiants d’un cours en fondements de l’éducation devant réaliser un examen collaboratif visant à évaluer les acquis pour faire émerger les dimensions de la collaboration et de la zone du travail. Nos résultats indiquent que les groupes ont peu clarifié la visée commune, que la structuration de leur travail était adéquate, que leurs prises de décisions se sont faites de façon collaborative et qu’ils ont appliqué implicitement plusieurs normes concernant le respect, les attitudes à adopter et les interactions. L'étude fait aussi ressortir l'importance de mieux préparer et de former autant les enseignants que les étudiants à la collaboration.
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 | 0.010 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".