Analyse comparée des curricula en IUT et en Cégep dans le domaine du multimédia : quelles influences des contextes institutionnels ?
Bibliographic record
Abstract
L’article compare la mise en œuvre de l’approche par compétences dans deux formations courtes à vocation professionnelle en France (IUT) et au Québec (Cégep), dans le domaine du web et du multimédia (BUT Métiers du Multimédia et de l’Internet et DEC Techniques d’Intégration Multimédia). S’appuyant sur la didactique du curriculum, l’étude analyse à la fois les référentiels officiels (curricula prescrits) et les programmes effectivement élaborés (curricula réels planifiés). La méthodologie repose sur l’examen comparatif des savoirs, des tâches et des instruments intégrés à l’enseignement. Les résultats montrent d’importantes convergences, notamment la correspondance des champs disciplinaires et des tâches avec un alignement sur les situations professionnelles visées. Des différences émergent néanmoins dans le degré d’explicitation des outils et la place accordée aux différents enseignements a-disciplinaire (ex. : projet). Cette étude met en lumière les interactions entre contextes institutionnels, curricula et approches pédagogiques, tout en soulignant les limites d’une analyse centrée sur les dimensions prescrites et planifiées, sans inclure les acteurs éducatifs.
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 | 0.012 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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; 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".