MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7106223207 · doi:10.5281/zenodo.17656231

La compétence numérique en contexte éducatif. Regards croisés et perspectives internationales

2024· book· fr· W7106223207 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typebook
Languagefr
FieldComputer Science
TopicArtificial Intelligence in Education
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalConcordia University
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Skin colorIdentity (music)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plongez au cœur des évolutions contemporaines du numérique en éducation avec La compétence numérique en contexte éducatif : regards croisés et perspectives internationales. Articulé autour des 12 dimensions du Cadre de référence de la compétence numérique publié en 2019 par le ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur du Québec, ce livre rassemble les réflexions de 43 expertes et experts nationaux et internationaux en 24 chapitres. De la citoyenneté numérique à l’innovation pédagogique, en passant par la culture informationnelle et l’autonomisation des enseignants, chaque page aborde des aspects constitutifs de l’intégration du numérique en éducation et les enjeux qu’il suscite. Ce qui distingue cet ouvrage? Son habileté à marier théorie et pratique, regard critique et pistes d’intervention concrètes. Les autrices et les auteurs n’hésitent pas à aborder de front les défis contemporains : intelligence artificielle, programmation éducative, réalité virtuelle en évaluation, etc. Autant de sujets brûlants traités avec rigueur. Que vous vous consacriez à la recherche ou à l’enseignement ou que vous souhaitiez assouvir votre curiosité par rapport aux enjeux numériques actuels, ce livre vous interpellera. Il vous offrira les clés pour comprendre et agir dans un monde éducatif en pleine mutation technologique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.784
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0040.004
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.040

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.

Opus teacher head0.068
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.260 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Same topicArtificial Intelligence in EducationFrench-language works237,207