La littératie multimodale comme outil d’analyse iconographique en Histoire et éducation à la citoyenneté au secondaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article rend compte d’un projet de cocréation visant le développement des capacités d’analyse icono-graphique par l’utilisation de la littératie médiatique multimodale (LMM) chez des élèves de 2e secondaire en prévision de l’épreuve unique d’histoire de 4e secondaire. L’enseignant se donne ainsi deux ans afin de développer chez ses élèves leur compétence à lire des images, l’une des principales faiblesses observées en 4e secondaire. Le projet s’appuie sur la coconstruction d’un continuum d’activités d’enseignement et d’apprentissage s’échelonnant sur l’année scolaire. Celles-ci sollicitent différentes compétences de la LMM et mobilisent des supports analogiques et numériques d’enseignement et d’apprentissage (bandes dessinées historiques, applications web de création récits illustrés, etc.). Dans cet article, le projet est présenté sous la forme des 4 P (portrait du milieu, processus de cocréation, projet et production) pour ensuite identifier les apports centraux du projet au regard de trois éléments : compétences en LMM, compétences et savoirs déclaratifs en Histoire et éducation à la citoyenneté et compétences numériques.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.004 |
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".