Ressources heuristiques et pratiques du minimalisme de Ruwen Ogien pour l’approche critique des mutations numériques contemporaines en éducation
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution, de nature théorique, conceptuelle et intertextuelle, procède de la philosophie politique de l’éducation et de l’éthique interdisciplinaire, dans une perspective pratique et appliquée au numérique, ou plus exactement à la numérisation du monde démocratique hypermoderne. Nous commençons par esquisser un panorama des différentes manières dont la notion d’approche critique du numérique en éducation peut être comprise, et par y positionner notre propre démarche. Nous nous demandons ensuite comment il pourrait être possible de penser des politiques publiques du numérique en éducation permettant de faire vivre l’ambition d’une éducation humaniste dans un monde problématique et la prise en compte de l’intrication étroite liant normativement démocratisation et numérisation. Nous présentons d’abord (1) les ressources que recèlent dans cette optique les travaux d’Ogien. Nous montrons ensuite (2) l’intérêt d’une ressaisie des articulations entre éducation et humanisme dans une perspective critique et minimaliste d’une part et à l’aune des mutations numériques du monde d’autre part. Nous traitons enfin (3) de ce qui constituerait un perfectionnisme numérique au sein des institutions publiques d’éducation et de formation et tâchons de discerner les conditions auxquelles la promotion d’un humanisme numérique peut en être exempte.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".