La formation à distance et l’apprentissage à l’aide du numérique : une perspective postpandémique – Introduction au numéro thématique
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 a eu un effet généralement considéré comme disruptif sur les modalités d'enseignement et d'apprentissage dans les établissements postsecondaires en favorisant l'émergence, parfois brutale, d'un grand nombre d'initiatives en matière de formation à distance et d'apprentissage à l'aide du numérique.Au moment de publier ce numéro thématique, nous n'avons que très peu de recul pour déterminer les jalons temporels de cette période de notre histoire contemporaine.Peut-être sommes-nous toujours dans une perspective pandémique sans le savoir?Nous retiendrons l'acception du terme postpandémique comme définissant la période qui suit immédiatement celle du confinement ayant mené à la fermeture complète ou partielle des établissements d'enseignement à travers le monde.La période pandémique nous ramène aux grands bouleversements induits par la transition vers un enseignement à distance forcé et généralisé.Ainsi, notre perspective est celle d'un retour à la normale même si cette normalité est, à de nombreux égards, bien différente de la normalité prépandémique.La question que nous nous posons dans ce numéro est celle des effets, temporaires ou pérennes, de cette crise sanitaire mondiale.Cette question soulève de nombreux enjeux, que nous déclinons en trois grands volets structurant ce numéro : 1) les pratiques enseignantes et le développement professionnel, 2) la gouvernance et les modalités de formation, 3) la conception et les usages d'outils numériques. Pratiques enseignantes et développement professionnelLa période pandémique a causé de nombreux changements dans les pratiques enseignantes et participé au développement de la compétence numérique, tout en favorisant l'émergence de certaines préoccupations jusque-là inexistantes pour plusieurs d'entre elles.C'est le cas, par exemple, pour les évaluations à distance qui suscitent, plus que jamais, de l'inquiétude et des doutes chez le personnel enseignant qui s'interroge notamment sur la manière de s'assurer de la véritable identité de l'étudiant ou de l'étudiante en ligne.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".