Apports de la méthode d’ingénierie des systèmes d’apprentissage (MISA) à l’ingénierie des ENA
Bibliographic record
Abstract
èmes d’apprentissage (MISA) intégrant les concepts, les processus et les principes du design pédagogique, de l’ingénierie des systèmes d’information et de l’ingénierie des connaissances. La MISA résulte de recherches effectuées à l’Institut LICEF sur une période d’une vingtaine d’années ainsi que de l’expérience acquise dans la réalisation de nombreux projets où elle a été appliquée tant au Québec qu’à l’étranger. Ce chapitre précise d’abord la notion de « système d’apprentissage », puis présente la MISA selon ses points de vue conceptuel, procédural et stratégique. La théorie qui caractérise cette méthode sera comparée à d’autres théories de l’apprentissage et d’enseignement. Un survol des critiques parfois formulées à l’égard des méthodes d’ingénierie pédagogique permettra de dégager des orientations pour une nouvelle méthode d’ingénierie des environnements numériques d’apprentissage (IENA).
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 | 0.024 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".