Développement durable dans la formation : une opportunité de synergie avec l'éducation ouverte
Bibliographic record
Abstract
Support de présentation et soumission de communication au colloque 635 - Les ressources éducatives libres (REL) en contextes francophones canadiens : recherche et intégration aux pratiques éducatives au postsecondaire (ACFAS 2024) du congrès de l'ACFAS 2024. Le développement durable (DD) dans sa définition la plus populaire est « un développement qui répond aux besoins du présent sans compromettre la capacité des générations futures de répondre aux leurs. » (Commission mondiale sur l’environnement et le développement, 1987). En 2015, l’ONU a proposé 17 Objectifs de développement durable (ODD) qui déclinent des cibles et des actions. Ces ODD offrent un cadre de référence pour réfléchir et agir de manière responsable concernant l’économie, l’environnement et le sociétal. Plus spécifiquement, à l’échelle de notre profession en enseignement supérieur, comment cela se traduit-il concrètement ? La démonstration de la contribution des ressources éducatives libres (REL) à l’atteinte des ODD n’est plus à faire. En effet, l’UNESCO fait mention que les REL contribuent à l’atteinte de six ODD. Nous avons approfondi la réflexion et avons identifié que les REL contribuent à l’atteinte de 13 ODD, dont 3 majeurs et 10 mineurs (Dube, M., Soukpa, M.-S., 2024). En matière de DD dans la formation en enseignement supérieur, les REL y contribuent, mais qu’en est-il des possibilités liées aux approches-programmes, à la pédagogie ou aux situations d’évaluation, entre autres ? Par quelles portes d’entrée le DD atterrit-t-il concrètement dans les activités de formation ?Cette communication met en lumière différents liens entre les pratiques éducatives ouvertes et le DD dans la formation à travers une démarche pédagogique élaborée à l’Université de Sherbrooke.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.007 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".