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Record W4402502075

Repenser les espaces d'apprentissages dans l'enseignement supérieur

2024· report· fr· W4402502075 on OpenAlexaff
Didier Paquelin, Djieufack Evarice Benoît, Albert Clarisse

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2024
Typereport
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicOnline and Blended Learning
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsMathematics educationSociologyComputer sciencePedagogyPsychology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La question spatiale dans les pratiques d’enseignement et d’apprentissage fait l’objet d’un intérêt depuis une dizaine d’années. Dans un contexte d’évolution des pratiques pédagogiques davantage centrée sur l’expérience d’apprentissage et la mise en action des personnes étudiantes, de colonisation numérique qui reconfigure les frontières des activités d’enseignement et d’apprentissage, plusieurs établissements se sont engagés dans une réflexion et des actions pour repenser les espaces physiques d’apprentissage. Pour soutenir les acteurs engagés dans ces dynamiques spatiales, une revue de littérature a été réalisée de janvier à avril 2024 portant sur des productions issues des dix dernières années afin de repérer les principaux résultats de la recherche sur lesquels prendre appui, et d’identifier les points de vigilance et les questionnements qui demeurent. Le présent document propose une synthèse établie à partir de la lecture de 63 textes sélectionnés à l’issue de la constitution d’une base initiale de 3264 productions repérées en mobilisant divers mots-clés pour établir des requêtes dans plusieurs bases de données. La synthèse rappelle l’existence de relations d’interdépendance entre trois dimensions qui ne peuvent être considérées isolément : la dimension pédagogique, la dimension technologique et la dimension spatiale. L’approche des questions spatiales s’inscrit dans une dynamique interactionniste entre le sujet et son environnement, inscrivant la pratique pédagogique dans un ensemble de perceptions et d’interactions. Plusieurs textes reviennent sur la dimensions contenantes et prescriptives de l’espace dont les possibles sont repérables via un ensemble d’affordances. Pour autant, cette dimension structurante de l’espace sur les pratiques ne réduit pas ces dernières à quelques possibilités, dépendant de la mobilité du mobilier présent dans le local et de la flexibilité d’usages. Si l’espace est appréhendé dans ces dimensions physiques et architecturales, plusieurs textes rappellent qu’ils sont le lieu d’une expérience incarnée, une expérience holistique de l’apprentissage qui engage le corps, les pensées et les émotions. L’espace devient alors un partenaire du design pédagogique et des expériences d’apprentissage dans une diversités de configurations formelles, non-formelles voire informelles, tant à l’intérieur des bâtiments qu’à l’extérieur, ouvrant ainsi une diversité de possibles et offrant par leurs caractéristiques différenciées autant d’occasion d’accueillir des activités d’enseignement, d’apprentissage, mais également de loisir, de repos, et de socialisation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.064

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0100.020
Scholarly communication0.0150.015
Open science0.0020.008
Research integrity0.0040.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.004

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.255 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2024
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