Les inégalités numériques en éducation : une revue narrative de littérature
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution est une revue narrative de littérature issue d’une synthèse de médiation scientifique sur les inégalités numériques en éducation, dont l’objectif est de (1) prolonger notre synthèse par les questions suivantes : quels chantiers pour la recherche ? Quels concepts heuristiques ? Quelles pistes pour la pratique ? (2) réfléchir aux liens entre la recherche et la médiation scientifiques. Notre ancrage théorique est à la croisée de l’approche sociocritique des usages numériques éducatifs, de la didactique et de la médiation scientifique. Notre corpus, dont les critères d’inclusion sont explicités, est constitué de 80 études issues de travaux européens et nord-américains publiés entre 2002 et 2022. Cette étude permet de mettre au jour, en réponse à nos questions : des problématiques en chantier – une cartographie des inégalités d’usage chez les personnes enseignantes à compléter, des liens avec les parcours scolaires à préciser, des biais de conception à examiner, des notions désignant la participation (ou l’exclusion) aux environnements numériques à creuser –, ainsi que des concepts féconds d’un point de vue heuristique et, possiblement, pour la pratique, tels que le capital numérique et la littéracie.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".