Cocréation d’un projet d’atlas historique numérique au service des apprentissages d’élèves de première secondaire en univers social
Bibliographic record
Abstract
La littératie numérique est maintenant au coeur des apprentissages réalisés en milieu scolaire. La présente itération du projet Atlas historique numérique visait la documentation du développement des compétences numériques en contexte d’enseignement-apprentissage de l’histoire tout en mettant en place de nouvelles assises théoriques (compétence numérique, littératie multimodale et informationnelle et apprentissage autorégulé). Cette itération du projet est issue d’un processus de cocréation avec trois professeures, une doctorante et un enseignant. Lors de la réalisation du projet, les élèves font majoritairement part d’une compréhension du numérique axée sur le développement des habiletés technologiques, la collaboration, la production du contenu et la création numérique. Les élèves signalent également être préoccupés par la fiabilité des informations utilisées. Le domaine de l’histoire serait donc particulièrement favorable au développement de certaines dimensions de la compétence numérique et au développement des compétences en littératie.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.007 |
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".