Changements et évolution des universités conventionnelles sous l’influence des technologies de l’information et de la communication (TIC): le cas du contexte universitaire nord-américain
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche part du constat de l’utilisation des nouvelles technologies qui se généralise dans l’enseignement universitaire (tant sur campus qu’en enseignement à distance), et traite cette question sous trois aspects institutionnel, pédagogique et technologique. La recherche a été menée à travers quinze universités canadiennes où nous avons interrogé vingt-quatre universitaires, nommément des responsables de centres de pédagogie universitaire et des experts sur la question de l’intégration des technologies à l’enseignement universitaire. Pour le volet institutionnel, nous avons eu recours à un cadre théorique qui met en relief le changement de structure et de fonctionnement des universités à l’ère d’Internet, suivant le modèle théorique de l’Open System Communications Net de Kershaw et Safford (1998, 2001). Les résultats, à l’aune de ce modèle, confirment que les universités conventionnelles sont dans une phase de transformation due à l’utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC). De plus, les cours hybrides, la bimodalité, des universités entièrement à distance visant une clientèle estudiantine au-delà des frontières régionales et nationales, des universités associant plusieurs modèles, des universités fonctionnant à base d’intelligence artificielle, sont les modèles principaux qui ont la forte possibilité de s’imposer dans le paysage universitaire nord-américain au cours des prochaines décennies. Enfin, à la lumière du modèle théorique, nous avons exploré le rôle de l’université, ainsi en transformation, au sein de la société tout comme les rapports éventuels entre les institutions universitaires. S’agissant de l’aspect pédagogique, nous avons utilisé une perspective théorique fondée sur le modèle du Community of Inquiry (CoI) de Garrison, Anderson et Archer (2000), revu par Vaughan et Garrison (2005) et Garrison et Arbaugh (2007) qui prône notamment une nouvelle culture de travail à l’université fondée sur trois niveaux de présence. Les résultats indiquent l’importance d’éléments relatifs à la présence d’enseignement, à la présence cognitive et à la présence sociale, comme le suggère le modèle. Cependant, la récurrence -dans les trois niveaux de présence- de certains indicateurs, suggérés par les répondants, tels que l’échange d’information, la discussion et la collaboration, nous ont amenés à conclure à la non-étanchéité du modèle du CoI. De plus, certaines catégories, de par leur fréquence d’apparition dans les propos des interviewés, mériteraient d’avoir une considération plus grande dans les exigences pédagogiques que requiert le nouveau contexte prévalant dans les universités conventionnelles. C’est le cas par exemple de la catégorie « cohésion de groupe ». Enfin, dans le troisième volet de la recherche relatif à la dimension technologique, nous nous sommes inspirés du modèle théorique d’Olapiriyakul et Scher (2006) qui postule que l’infrastructure dans l’enseignement doit être à la fois une technologie pédagogique et une technologie d’apprentissage pour les étudiants (instructional technology and student learning technology). Partant de cette approche, le volet technologique de notre recherche a consisté à identifier les fonctionnalités exigées de la technologie pour induire une évolution institutionnelle et pédagogique. Les résultats à cet égard ont indiqué que les raisons pour lesquelles les universités choisissent d’intégrer les TIC à l’enseignement ne sont pas toujours d’ordre pédagogique, ce qui explique que la technologie elle-même ne revête pas forcément les qualités a priori requises pour une évolution pédagogique et institutionnelle. De ce constat, les technologies appropriées pour une réelle évolution pédagogique et institutionnelle des universités ont été identifiées.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".