L’usage d’outils d’échafaudage numériques : comment et pourquoi
Bibliographic record
Abstract
La résolution de problèmes complexes (RPC) correspond à l’une des compétences du 21e siècle fréquemment listée dans les référentiels de compétences, dont ceux destinés aux apprenants en gestion. Or, des lacunes observées chez des diplômés récents en gestion suggèrent qu’ils ne maîtrisent pas le processus de RPC. Bien que cela pourrait s’expliquer par un manque de connaissances disciplinaires, il est probable que cela soit attribuable également à des compétences métacognitives (CM) sous-développées. Ainsi, il nous a semblé prometteur de concevoir des outils numériques (OÉN) basés sur la théorie de l’échafaudage, afin de guider l’apprenant dans son processus de RPC sur les plans cognitif et métacognitif. Cette recherche mobilise une démarche qualitative visant à expliquer comment et pourquoi les apprenants utilisent ces outils. Compte-tenu des résultats qui suggèrent que ces apprenants sont peu expérimentés envers la RPC et que l’on peut les qualifier de novices, des recommandations pour concevoir des OÉN adaptés à leur niveau sont proposées pour soutenir le développement de cette compétence.
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 | 0.008 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".