La diversité des pratiques interactives à distance des étudiants : enjeu ou menace pour l’institution universitaire?
Bibliographic record
Abstract
Dans l’enseignement supérieur, les dispositifs et les outils numériques utilisés par les étudiants peuvent les amener à s’organiser sous forme de communautés de pairs et, ce faisant, à interagir en toute autonomie. Ils sont alors susceptibles de prendre quelque distance par rapport aux attentes et aux modes de fonctionnement propres à leur université, d’être tentés par des voies plus ou moins parallèles à celle-ci, à moins que les pratiques interactives à distance ne leur offrent des opportunités d’apprentissage ou d’investigation accrues. Dans cet article, plusieurs travaux sont examinés en ce sens afin de voir si de telles pratiques constituent un enjeu ou une menace pour l’institution universitaire. L’utilisation simultanée des outils officiels (comme les forums propres aux universités) et des moyens officieux dont disposent les étudiants (en l’occurrence les réseaux sociaux) est de nature à introduire un certain brouillage dans leurs interactions, cependant il peut y avoir là des opportunités d’échanges à caractère exploratoire ou des collaborations inédites. L’hybridation ainsi à l’œuvre est alors susceptible de se présenter comme un atout pour l’institution comme pour les étudiants.
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 | 0.011 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
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".