La place des technologies éducatives dans les équipes compétitives de soccer amateur au Québec : Design pédagogique d'un outil technologique de planification des entrainements
Bibliographic record
Abstract
La synthèse des écrits scientifiques réalisée dans le cadre de cette étude révèle que l’exploitation des technologies éducatives et des bases pédagogiques est prometteuse pour l’entrainement en sport (Browne et Lyle, 2018; Carlier, 2019; Cengiz, 2015; Hutchison et Woodwaed, 2018; Kos, Wei, Tomažič et Umek, 2018; Kuklick, et Harvey, 2018; Liebermann, Katz, Hughes, Bartlett, McClements et Franks, 2002; Liebermann, Katz et Sorrentino, 2005; Marion et Thibault, 2002; Rumo et Melly, 2019). Pourtant, très peu d’entraineurs les utilisent efficacement et plusieurs n’en utilisent pas du tout (Liebermann, Katz, et Sorrentino, 2005). Lorsqu’on analyse le contexte d’entrainement dans lequel les athlètes sont placés lors de l’utilisation de ces technologies, on remarque que l’intérêt est principalement dirigé vers l’accroissement de la performance sans considérer l’importance des interventions éducatives (Gray, 2017; Novatchkov et Baca, 2013; Song, Xu, Fong, Chin, Chua et Huang, 2012; Tóth et Lógó, 2018). Ces constats soulignent le manque de considération à l’endroit des principes de design pédagogiques ainsi que de l’exploitation des technologies à des fins pédagogiques. L’objectif général de la présente étude est donc de concevoir un outil technologique de planification des entrainements qui vise à faciliter l’exploitation efficace des bases de design pédagogique et des technologies éducatives au service de la pédagogie dans un contexte d’entrainement pour les entraineurs et les athlètes d’équipes compétitives de soccer amateur du Québec. Le but ultime du projet d’étude est alors de favoriser l’autonomie et la collaboration des entraineur et athlètes dans la pratique d’une planification complète et pertinente. Pour répondre à cet objectif, deux objectifs spécifiques sont réalisés en parallèle. À cet effet, les bases de conception d’un outil technologique de planification des entrainements sont développées et une analyse de la situation des équipes compétitive de soccer amateur du Québec est réalisée à partir de deux questionnaires en ligne afin d’identifier les besoins précis concernant la clientèle visée. Les résultats de l’étude indiquent que la clientèle cible utilise peu les technologies éducatives bien que la majorité les connaisse, qu’ils se sent compétents à les utiliser et qu’ils sont très intéressées à les utiliser à long terme. Toutefois, certains obstacles identifiés semblent nuire à leur exploitation. Puis, certaines bases pédagogiques sont plus utilisées que d’autres par les entraineurs. Cependant, les théories du sport que sont la théorie intégrée des motivations en sport, la zone de délicieuse incertitude et l’Academic Learning Time - Physical Education (ALT-PE), présentées dans ce mémoire, pourraient être plus exploitées. Les bases de conception d’un outil technologique de planification des entrainements ont été conçues, répartis sur trois itérations, à partir d’un cadre de planification et d’un arbre décisionnel. Des maquettes et un exemple de scénario pédagogique ont également été créés afin de supporter la conception de l’outil technologique de planification. Par l’entremise de cet outil technologique, il est attendu que ce dernier guide la planification des entrainements tout en favorisant l’intégration des bases pédagogiques et l’utilisation de technologies éducatives afin que les entraineurs et les athlètes puissent éventuellement les intégrer de façon autonome et efficace dans leur programme d’entrainement par l’entremise d’une planification adaptée et complète. De futures études devraient être menées pour tester l’outil technologique de planification auprès d’un échantillon représentatif des usagers afin de raffiner sa conception, pour obtenir l’opinion plus élaborée de la clientèle cible et pour éventuellement développer l’interface.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".