Développement d’un dispositif participatif pour encadrer l’intégration pédagogique du numérique en contexte d’enseignement privé au secondaire
Bibliographic record
Abstract
Notre article traite du développement d’un dispositif participatif visant à implanter une démarche de consultation et de délibération sur l’intégration pédagogique du numérique en enseignement privé au secondaire. Nous abordons la disparité d’intégration du numérique, aggravée par un manque de consultation des personnes enseignantes (UNESCO, 2023) et le besoin d’adopter une vision commune du numérique (CSÉ, 2020). Nous présentons les démocraties technique, participative et délibérative (Gaudillière et Bonneuil, 2001; Langelier, 2013; Ruano-Barbolan, 2018) pour guider le développement de notre prototype par la mise en oeuvre d’une recherche-développement (Bergeron et al., 2021). L’objectif était de créer une démarche visant à élaborer une politique d’intégration pédagogique du numérique. Le prototype, bien que validé par un comité d’expert·es, présente des lacunes quant à l’encadrement de la participation et de la non-participation. Une mise à l’essai (Harvey et Loiselle, 2009) permettrait de cibler les conditions favorables à l’implantation du produit développé.
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 | 0.011 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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 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".