Numérisation du travail et transformations de la formation. Quelles ingénieries en formation et enjeux de professionnalisation à l’œuvre ?
Bibliographic record
Abstract
Les progrès technologiques et les changements économiques et politiques ont modifié la manière de travailler (Labbé et Champy-Remoussenard, 2013; Perreau et Wittorski, 2023). Aujourd’hui, ce sont par exemple les questions de la formation tout au long de la vie qui conduisent à observer un transfert progressif vers chaque citoyen de la gestion de son propre parcours de formation et d’emploi. Ajoutons à cela les innovations liées au développement du numérique, mais aussi les nouvelles pratiques associées aux situations instrumentées (simulation, réalité virtuelle ou immersive, dispositifs à distance ou hybrides) et nous aurons un tableau des transformations qui régissent à la fois le monde du travail et de la formation. Pour accompagner cette réflexion et afin de pouvoir répondre aux nouvelles exigences auxquelles il est confronté, le champ de la formation se réinvente en réinterrogeant les ingénieries de formation et pédagogiques qui lui sont nécessaires (Ardouin, 2017; Renier et Guillaumin, 2023; Verquin Savarieau et Papadopoulou, 2023). C’est pourquoi ce sont les savoirs et les pratiques même des métiers de la formation que nous interrogerons, en remettant en question les ingénieries qui constituent le produit négocié d’interactions sociales, politiques, techniques et pédagogiques.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".