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Record W4391436082 · doi:10.7202/1108701ar

Analyse de productions d’élèves : le cas d’un cabinet de curiosités en classe d’art au secondaire

2023· article· fr· W4391436082 on OpenAlexaffvenue
Marie-Pierre Labrie, Moniques Richard, Nathalie Lacelle, Amélie Bernard

Bibliographic record

VenueRevue de recherches en littératie médiatique multimodale · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychological and Educational Research Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalConcordia University
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le projet pédagogique présenté dans cet article découle du constat fait par une enseignante d’art sur le manque d’authenticité dans les créations produites par ses élèves du secondaire, lorsque ces productions empruntent directement à la culture numérique. Pour remédier à ce problème, le projet vise à renforcer les compétences numériques et multimodales des élèves et de l’enseignante à partir d’un cabinet de curiosités. Il s’inscrit dans une recherche-action (MultiNuméric – MNC – / FQRSC 2020-2024) qui recourt à la démarche de cocréation pédagogique et dont les données sont présentées avec la méthode « 4P » (portrait, processus, projet, production). Il s’appuie sur les concepts de curiosité, d’intention, d’appropriation et de remix . Pour favoriser une certaine authenticité dans la création artistique, les résultats démontrent l’importance de susciter la curiosité des élèves à partir de leurs intérêts, de les amener à développer leur intention artistique, de s’approprier des contenus de façon éthique et de les remixer de manière créative tout en documentant leur processus.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.596
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.104
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.306 · 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 designObservational
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

Citations0
Published2023
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