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Record W4400170044 · doi:10.4000/11wph

Le potentiel éducatif du design fiction dans le développement de la pensée critique

2024· article· fr· W4400170044 on OpenAlexaff
Géraldine Wuyckens

Bibliographic record

VenueReS Futurae · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicDesign Education and Practice
Canadian institutionsConcordia UniversityUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le design fiction est une pratique de design utilisant la science-fiction pour imaginer les futurs possibles des technologies. Originellement mobilisée dans les milieux du design traditionnel et de l’interaction humain-machine, le design fiction offre un réel potentiel d’éducation dans le milieu scolaire. Plus particulièrement, le design fiction amène les jeunes à se mettre dans la peau d’inventeurs du futur et à contextualiser leurs inventions dans un monde futur proche, à travers la production de scénarios spéculatifs. Au-delà de l’aspect de la conception, cette approche les encourage à réfléchir aux enjeux des objets qu’ils créent et aux relations qu’ils entretiennent avec les technologies au quotidien. Cet article présente une démarche pédagogique utilisant le design fiction en contexte d’éducation aux médias pour développer la pensée critique des apprenants. Dans un premier temps, j’explique en quoi consiste la pratique du design fiction et les rapports qu’elle entretient avec la fiction et la science-fiction. Je présente dans un second temps la démarche pédagogique du design fiction telle que construite en collaboration avec mon partenaire pour le milieu scolaire. Je détaille les activités menées avec les élèves au cours du projet afin de mettre en avant, dans la section suivante, les contributions du design fiction au développement de la pensée critique. La conclusion liste des principes de design pour tout chercheur ou enseignant désirant utiliser le design fiction en contexte d’apprentissage.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.939
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.294
Teacher spread0.271 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2024
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