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Record W787507717 · doi:10.71781/5369

Les interactions collaboratives dans des cours à distance sur Internet

2001· dissertation· fr· W787507717 on OpenAlexvenueno aff
Karen Ragoonaden

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2001
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicOnline and Blended Learning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesSociologyGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous avons décrit dans cette étude le fonctionnement des interactions collaboratives entre partenaires à distance dans deux cours de base en psychologie de niveau universitaire diffusés sur Internet, identifié le rôle des outils interactifs utilisés et examiné le rôle de l'encadrement pédagogique mis en place par le professeur. Pour ce faire, nous avons étudié les démarches entreprises par les apprenants à distance pour compléter les quatre activités collaboratives suivantes : 1. un exercice de présentation; 2. une recherche électronique; 3. une production écrite; 4. une discussion électronique. Les résultats indiquent que la collaboration entre partenaires en mode réseau n'est pas sans problème, malgré le fait que le courrier électronique et la navigation hypertextuelle, en raison de leur interactivité, de leur accessibilité et de leur facilité de manipulation, favorisent les interactions entre apprenants collaboratifs. Les étudiants qui ont apprécié les activités collaboratives semblent surtout avoir apprécié la possibilité de pouvoir communiquer avec des étudiants qui habitent d’autres pays. Ainsi, les étudiants internationaux ont aimé communiquer et collaborer avec leurs collègues d’Amérique du Nord plus que ceux qui étaient situés dans le même environnement que le Collège qui offrait les cours. Les principales difficultés rencontrées par les étudiants sont la non-participation et la procrastination. Celles-ci sont dues en bonne partie à l’synchronicité du médium utilisé mais également à la structure des cours. Même si le professeur a offert un encadrement méthodique aux étudiants en réseau et qu'il a encouragé les apprenants à collaborer entre eux à distance pour la réalisation des divers travaux académiques, les apprenants ont eu beaucoup plus d'échanges avec lui et la monitrice des cours qu'avec leurs pairs. Cela s'explique principalement par le fait qu'il s'agissait de deux cours autrefois donnés en présence de façon magistrale qui ont été adaptés à l'Internet sans transformer véritablement l'approche pédagogique ni sans accorder d'importance à la collaboration dans l'évaluation des travaux académiques. Pourtant, la recension des écrits montre bien toute l'importance qu'il faut accorder à la transformation de l'approche pédagogique. En effet, les promoteurs de l'enseignement à distance via l'Internet soulignent que les enseignants doivent remettre en question la pédagogie de transmission des connaissances pour la transformer en pédagogie de type constructiviste appuyée par des activités de collaboration et de coopération. Au terme de cette recherche, nous proposons que l'enseignement à distance sur Internet va d'autant mieux fonctionner si les cours accordent beaucoup d'importance à la construction des connaissances en collaboration et que l'évaluation des travaux tiennent compte de la réalisation d'activités collaboratives. Ainsi, l’étudiant apprendra à penser d’une manière interactive avec son environnement d'études et avec ses pairs en vue de participer activement et significativement à sa propre construction de connaissances. Il faut donc maximiser les interactions entre pairs en mode réseau en utilisant les outils interactifs de l'Internet, tels que le courrier électronique et la navigation hypertextuelle, pour assurer une collaboration équilibrée et efficace entre apprenants isolés géographiquement et temporellement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.028

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.002

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 head0.008
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.207 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations1
Published2001
Admission routes1
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