Le comodal : Panacée ou défis pédago-numérique ?
Bibliographic record
Abstract
Pour plusieurs établissements et enseignants, le comodal apparaît de plus en plus comme une façon de faire à privilégier pour leur permettre de développer de la formation à distance et de continuer d’offrir de la formation en présentiel. Dans la même veine, après avoir investi sur le plan des équipements et de la formation, certains gestionnaires d’établissements voient dans le comodal une voie de développement nécessaire et utile lors de situations particulières comme les crises sanitaires, mais également comme un moyen de joindre davantage d’étudiants au Québec et au Canada, voire dans le monde. Bien qu’émergent, le comodal n’est pas récent et il existe une littérature scientifique à propos de ce mode de formation. En nous appuyant sur une recension systématique, nous proposons, lors de cet atelier, d’identifier les avantages et les limites pour les acteurs ainsi que les effets et enjeux associés à ce mode de formation. Finalement, les moyens d’implanter le comodal dans les établissements seront abordés.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 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; 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".