Synergie pédagogique : exploration empirique du lien d’interdépendance entre la pédagogie active et les technologies éducatives en République du Congo
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche-intervention menée en République du Congo dans le cadre du projet XXX, en collaboration avec l’ONG XXX et le laboratoire CIRNEF de l’université de Caen, explore l’interaction entre pédagogies actives et participatives (PAP) et technologies éducatives en République du Congo. L’étude, qui repose sur la formation de 100 enseignants et inspecteurs, vise à déterminer s’il existe une interdépendance entre l’intégration des méthodes actives et l’usage des technologies de l’information et de la communication pour l’éducation (TICE). Il s’agit d’une première au Congo, où cette synergie pédagogique reste inexplorée. Nos résultats mettent en évidence un lien d’interdépendance entre les TICE et la PAP, dont l’effet peut être tantôt un frein, tantôt un levier de transformation pédagogique. L’effet catalyseur des TICE sur les méthodes actives n’étant pas automatique, il nécessite une orchestration spécifique via une formation intégrée. À partir de ces observations, nous proposons un modèle de formation-accompagnement destiné à optimiser l’implantation conjointe des TICE et des pédagogies actives, en vue d’améliorer la qualité éducative au Congo et dans d’autres pays subsahariens.
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 | 0.017 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".