Rapport au numérique et personnalisation des environnements numériques d’apprentissage : vers une formation à distance plus accessible et plus inclusive
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore comment le rapport au numérique de l’étudiant influence ses pratiques d'apprentissage dans des environnements hybrides en s'inscrivant dans une démarche intégrant les principes d'équité, de diversité et d'inclusion. S'appuyant sur une épistémologie didactique clinique, l'étude examine deux cas contrastés d'apprenantes inscrites dans un master hybride disposant d’un outil innovant : le Générateur d'Espace Privé de Travail (GÉNeSPRIT). Cet outil fusionne les environnements d'apprentissage institutionnels et personnels, en mettant l'accent sur une approche centrée sur le sujet apprenant. À travers une méthodologie en trois étapes : le déjà-là, l’épreuve et l'après-coup, la recherche met en lumière les tensions entre inclusion, flexibilité et maîtrise technologique. Tandis qu’une étudiante exploite les outils numériques pour optimiser son apprentissage, l’autre rencontre des obstacles liés à une méconnaissance des outils, amplifiant son sentiment d'isolement. Les résultats suggèrent des pistes heuristiques pour créer des environnements d'apprentissage plus adaptatifs et inclusifs, en proposant des leviers didactiques et technologiques pour renforcer l'accessibilité et l'engagement des apprenants en formation à distance.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".