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Record W4411788848 · doi:10.4000/148mu

La typologie des « Prudences numériques », un outil didactique au service d’une intégration d’une éducation au numérique en Anthropocène

2025· article· fr· W4411788848 on OpenAlexaffabout
Laurent Heiser, Cyril Drouot, Audrey Raynault, Audrey Bonjour, Didier Mouren, Jean François Céci

Bibliographic record

VenueÉducation et socialisation · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le concept de "numérique pour l’éducation" se doit de dépasser une approche technocentrée, afin d’intégrer les enjeux sociétaux, éthiques et environnementaux induits par le numérique. La formation des enseignants, dans ce contexte, est primordiale pour intégrer ces enjeux au sein des pratiques pédagogiques sans bouleverser leur activité professionnelle. Pour répondre à cet enjeu, nous avons mis en place un outil didactique, la Typologie des Niveaux de Prudences Numériques (TNPN), centré sur le concept philosophique de prudence, lors de sessions de formation des enseignants. Mené dans le cadre d’un projet de développement et d’innovation pédagogiques impliquant un Inspé1 en France, une faculté des sciences de l’éducation au Québec et une autre en Belgique, le dispositif de formation-enquête a permis de dégager quatre grandes catégories qui renvoient à quatre niveaux principaux de la TNPN (la prudence individuelle, infocommunicationnelle, sociale et sanitaire), révélant deux niveaux supérieurs où la conscientisation des problématiques et enjeux est quasi inexistante (la prudence environnementale et terrienne). Nous soulignons que cela doit désormais permettre de relever un défi majeur : renforcer les dispositifs de formation des enseignants et des cadres, en mettant l’accent sur la pertinence d’une analyse systémique qui intègre tous les niveaux de prudences numériques pour élever l’éducation au numérique en intégrant les enjeux de l’anthropocène.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.537
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.008
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.248
GPT teacher head0.414
Teacher spread0.167 · 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 designTheoretical or conceptual
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".

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Citations0
Published2025
Admission routes2
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