IdO-AMI : une solution à l'éducation en zone défavorisée
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L’internet des objets (IdO) s’est imposé à la majorité des secteurs d’activités de la société moderne dont celui de l’éducation. C’est ainsi qu’apparut le concept d’intelligence (Smart) pour qualifier ces nouvelles formes d’éducation (smart education) appliquées à l’école (smart school), à l’apprentissage (smart learning), à la pédagogie (smart pedagogy) et à des environnements d’apprentissage (smart learning environment). Des exemples d’écoles intelligente (smart school) sont apparus dans des sociétés bien nanties : Finlande, Australie, Chine, États-Unis, mais qu’en est-il vraiment des possibilités offertes par l’IdO comme solution d’accessibilité à l’éducation dans des zones et des populations moins bien nanties ? \nCet article présente et discute le contexte et les limites de l’usage des technologies de l’IdO dans le cadre du projet AMI (Apprentissage médié par l’intelligence), issu de la chaire UNESCO (2019-2023) en système intelligent d'apprentissage repensé pour tous (UNESCO Chair for Global Smart Disruptive Learning (GSDL), une solution innovante, tournée vers les technologies intelligentes, adaptatives et mobiles pour pallier l’absence d’école tout en répondant aux besoins des enfants et des communautés de la zone sahélo saharienne en matière d’éducation et de formation.
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.
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 | 0.013 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it