LE PROJET AMALGAME ET SON DISPOSITIF MULTIMODAL. CRÉATION ET TRANSPOSITION DE PRATIQUES PAR DE FUTURS ENSEIGNANTS EN ARTS PLASTIQUES
Bibliographic record
Abstract
Au cours de leur formation universitaire, les futurs enseignants en arts plastiques éprouvent souvent des difficultés à intégrer leurs compétences artistiques, médiatiques et pédagogiques dans des projets signifiants pour eux et les élèves. Cette recherche-action collaborative vise à stimuler l’accompagnement de l’art à l’école par le développement d’un dispositif pédagogique multimodal qui intègre ces compétences et facilite la transposition des acquis d’un domaine à l’autre, dont celui de la littérature. Dans le cadre d’un cours de création au baccalauréat, les étudiants sont invités à participer au projetAmalGAME. Croisement de genres artistiques et médiatiques en enseignement, qui recourt à ce dispositif. La notion d’amalgame sert de déclencheur à des activités qui favorisent la circulation de l’imaginaire en dehors d’un cadre trop souvent dominé par des préoccupations disciplinaires, en puisant dans les pratiques artistiques actuelles et la création au quotidien. Les résultats montrent l’exploration de stratégies et de formes variées combinant modes, genres et styles (prototypes à la de Vinci, photoroman improvisé, installation multimédia collaborative, etc.), ainsi que l’intégration de compétences à différents moments de la conduite d’un projet. Cet article décrit la portée multimodale de cette recherche et propose une réflexion quant aux possibilités interdisciplinaires d’un tel dispositif pour la formation.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.005 |
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".