Création d'une Communauté d'Apprentissage de l'Informatique
Bibliographic record
Abstract
L'enseignement de l'Informatique est un enjeu majeur dans la formation des adultes de demain. Cependant, cette matière n'a été que tout récemment introduite ou le sera prochainement au sein de l’enseignement obligatoire dans de nombreux pays européens, et pour les pays et régions francophones en particulier. Le projet ERASMUS+ "Communauté d'Apprentissage de l'Informatique" a accompagné des enseignants qui sont et seront dès lors amenés à enseigner cette matière, qu'elle soit ou non couverte par leur formation initiale. Dans ce projet, nous nous sommes proposé de fédérer les besoins des enseignants au sein d’une Communauté de Pratique (Engeström et al, 2013) pour l’enseignement et l’apprentissage de l’Informatique. Nous tirons ici les leçons des trois années de projet et de ce qui a bien fonctionné en matière de création d'une communauté d'enseignants, et analysons les facteurs conjoncturels, pratiques et humains qui nous semblent importants pour favoriser sa réussite.
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
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".