Penser le numérique éducatif: entre promesses, tensions et responsabilités collectives
Bibliographic record
Abstract
Ce numéro varia 2025 de Médiations et médiatisations réunit huit contributions : deux revues de la littérature, une recherche empirique, deux retours d’expérience issus de la pratique et trois articles de débat. Ces travaux offrent une plongée multidimensionnelle dans les enjeux actuels du numérique en éducation. Les auteurs et autrices explorent la recherche sur les technologies éducatives, les usages des jeux vidéo à des fins scolaires, la synergie entre pédagogie active et technologies en contexte africain, la flexibilité dans les parcours d’apprentissage à distance, le soutien à la réussite étudiante, l’évolution des pratiques d’évaluation ou de développement professionnel à l’ère de l’intelligence artificielle, et la transformation stratégique des universités ouvertes. Ce numéro met en lumière les avancées, les tensions et les défis rencontrés dans la recherche, l’innovation et l’inclusion numériques, et invite à un regard critique sur les technologies éducatives dans une perspective de transformation responsable.
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 | 0.012 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.022 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".