Exploration des potentialités de communication et d'Internet en matière d'enseignement à distance : étude de cas
Bibliographic record
Abstract
Les discours véhiculés à propos d'Internet présentent ce média comme étant une innovation majeure du nouveau millénaire. Internet décuplerait les possibilités d'échange et de partage de l'information. Ainsi, il restructure et conditionne des pans entiers de l'économie (commerce électronique, musique, ... ). Néanmoins, les plus grandes promesses concernent le savoir et l'échange d'information. L'apprentissage en ligne ou le E-learning est le fer de lance de cet univers du savoir incarné par Internet. Des espoirs sont suscités par cette nouvelle formule d'apprentissage, notamment une autonomie et une flexibilité plus grandes du côté des apprenants, combinées à des possibilités jamais égalées en matière d'apprentissage. Le Québec développe de plus en plus de programmes d'enseignement en ligne. Ces cours s'appuient dans leur mode de fonctionnement sur une série d'outils multimédia et de communication, dont Internet. Le présent mémoire rend compte d'une recherche exploratoire sur l'usage des potentialités de communication offertes par Internet en matière de formation à distance. Il le fait en quelque sorte à chaud en ciblant une sélection de quatre cours offerts par l'Université Laval d'une part et la TéléUniversité de l'autre. L'analyse des documents d'accompagnement, sur support papier et en ligne, de ces cours est complétée par l'observation des contenus et procédures sur les sites Internet, et par des entrevues semi-dirigées avec le? artisans de ces cours, par ailleurs considérés comme des autorités en la matière au Québec.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".