Un cadre de référence en littératie de l’intelligence artificielle pour la formation des directions d’établissement d’enseignement
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose un cadre de référence en littératie de l’intelligence artificielle (IA) destiné à la formation des directions d’établissement d’enseignement. Ce cadre de référence en administration de l’éducation a été constitué à partir d’une recension des écrits de type narratif. Ce type d’approche a permis de produire une synthèse des connaissances sur l’intelligence artificielle et la littératie. Le cadre repose sur six propositions issues de deux phases de catégorisation des données : développer une conscience technologique, maîtriser les concepts clés de l’IA, intégrer l’IA dans la gestion scolaire, analyser et évaluer, créer et innover, et assurer une utilisation éthique de l’IA. Il présente une occasion à saisir par les directions d’établissement d’enseignement afin de réaffirmer l’importance de développer leur littératie dans le domaine de l’IA. Ainsi, le cadre servira à appréhender le « prochain leadership numérique » nécessaire pour permettre aux directions d’établissement d’enseignement de faire face aux transformations incontournables induites par le développement soutenu de l’IA.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".