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Enseignement explicite et données probantes. 40 stratégies pédagogiques efficaces pour la classe et l’école
Get PDFLes chercheurs Gauthier et Bissonnette présentent dans Enseignement explicite et données probantes les stratégies pédagogiques les plus efficaces qui sont au cœur du travail du personnel enseignant. Leur ouvrage constitue une synthèse des recherches sur l’efficacité de l’enseignement et des écoles qu’ils ont menées depuis plus de 30 ans, ainsi que des nombreuses publications qui y sont associées
Augmenter l’activité physique et réduire le temps sédentaire : une clé pour mieux vivre après un cancer? Résultats d’une étude pilote
Get PDFIdentification of osteoarthritis kinematic phenotypes using cluster analysis on knee kinesiography data
Get PDFPrevious studies highlight that identifying phenotypes is crucial for developing effective treatments for knee osteoarthritis (OA). This study aims to identify kinematic phenotypes in a knee OA population and characterize them by patient biomechanical markers which are functional parameters used in clinical settings. Knee kinematics are measured using the KneeKG (Knee Kinesiography) system, a technology that objectively assesses 3D knee kinematics. Kinematic data were categorized into homogeneous groups using a clustering process with a discriminant model called Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies (BIRCH). We identified five distinct phenotypes, exhibiting significant statistical differences (p < 0.05) in 3D kinematics, and linked these phenotypes to biomechanical markers measurable in clinical settings
Le Devoir d'éducation : Le péril social de la diversité d'opinion
Get PDFNous vivons dans un monde où coexistent autant de réalités perçues distinctes qu’il y a d’individus. Ce n'est pas seulement que nos opinions diffèrent et que nous tirons des conclusions différentes de ce que nous percevons par nos sens et que nous saisissons par notre intellect; nos points de vue sont différents, au sens propre comme au sens figuré, car aucun d'entre nous ne partage exactement les mêmes expériences. Il en résulte inéluctablement une formidable diversité de convictions, de pensées et d’opinions.
Or, cette diversité, qu’on le veuille ou non, représente un péril social, car elle rend la discorde et les conflits inévitables étant donné que toute tentative de décider qui a raison et qui a tort ou de départager le vrai du faux fera inévitablement des gagnants et des perdants. Comment éviter que ces conflits ne fomentent la division en factions divergentes et mutuellement hostiles est un épineux problème que chaque société doit résoudre d’une manière ou d’une autre. De la solution choisie dépendent la paix, la prospérité et la cohésion sociale, mais aussi la structure de l’un des principaux systèmes sociaux : le système de production de connaissances.
Le système social de production de connaissances des démocraties capitalistes libérales est nécessairement vaste et complexe. Conséquemment, personne ne peut aspirer à en faire une description complète avec une infinie précision. Néanmoins, pour peu qu’on s’y applique, nous dit le journaliste américain Jonathan Rauch dans un essai ayant remporté à la fois un succès critique et public intitulé Kindly Inquisitors: The New Attacks on Free Thought (University of Chicago Press, 1993), il est possible de dégager certains principes fondamentaux. Dans cet ouvrage phare, Rauch décrit notamment ce qu’il estime être les deux pierres angulaires de ce qu’il nomme la science libérale
Domain adaptation for EEG-based, cross-subject epileptic seizure prediction
Get PDFThe ability to predict the occurrence of an epileptic seizure is a safeguard against patient injury and health complications. However, a major challenge in seizure prediction arises from the significant variability observed in patient data. Common patient-specific approaches, which apply to each patient independently, often perform poorly for other patients due to the data variability. The aim of this study is to propose deep learning models which can handle this variability and generalize across various patients. This study addresses this challenge by introducing a novel cross-subject and multi-subject prediction models. Multiple-subject modeling broadens the scope of patient-specific modeling to account for the data from a dedicated ensemble of patients, thereby providing some useful, though relatively modest, level of generalization. The basic neural network architecture of this model is then adapted to cross-subject prediction, thereby providing a broader, more realistic, context of application. For accrued performance, and generalization ability, cross-subject modeling is enhanced by domain adaptation. Experimental evaluation using the publicly available CHB-MIT and SIENA data datasets shows that our multiple-subject model achieved better performance compared to existing works. However, the cross-subject faces challenges when applied to different patients. Finally, through investigating three domain adaptation methods, the model accuracy has been notably improved by 10.30% and 7.4% for the CHB-MIT and SIENA datasets, respectively
Les données probantes en éducation et la formation à l'enseignement
Get PDFCertains textes baignent davantage que d’autres dans le contexte du moment. Celui-ci a pris son origine il y a quelques mois au Québec dans le débat sur le projet de loi 23 portant notamment sur la pertinence de créer un Institut national d’excellence
en éducation dont le mandat est de guider le réseau scolaire vers des pratiques pédagogiques appuyées par des données probantes. Données probantes, bonnes pratiques, formation initiale des enseignants, gouvernance du système éducatif ont
fait l’objet de nombreuses prises de positions souvent opposées. Nous avons pris part à ces discussions au point d’être carrément pris dans ce jeu argumentatif. C’est ainsi que, sans plan préétabli au départ, nos textes ont graduellement pris la forme plus imposante et achevée du présent livre que nous présentons ic
Leveraging GPT-4 for Accuracy in Education: A Comparative Study on Retrieval-Augmented Generation in MOOCs
Get PDFLarge Language Models (LLMs), such as Generative Pretrained Transformers (GPTs), have demonstrated remarkable capabilities in natural language processing (NLP). However, these models often encounter challenges such as inaccuracies and hallucinations, which can undermine their utility. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a promising approach to enhance model accuracy and reliability by integrating external databases. This study investigates the use of RAG to improve the accuracy of GPT models in educational settings, particularly within the realm of Massive Open Online Courses (MOOCs). Through a comparative analysis of various GPT model iterations, we observed a significant improvement in accuracy, increasing from 60% with GPT-3.5 to 80% using the RAG-augmented GPT-4. This enhancement highlights the considerable potential of RAG-augmented GPT models in improving the accuracy of content generation. Such enhanced accuracy suggests revolutionizing assessment methodologies and learning experiences, fostering an educational environment that is more interactive and tailored to individual need
Le temps historien comme objet d'enseignement-apprentissage : proposition de définition et essai d'opérationnalisation
Get PDFSi l’apprentissage du temps constitue compte bien parmi les buts explicitement assignés à l’éveil historique au préscolaire et au premier cycle du primaire, progressivement au fil de la scolarité primaire et secondaire, il tend à se faire moins explicite voire absent. Il en est ainsi au Québec et, sous réserve d’inventaire, on peut faire l’hypothèse qu’il en est de même, certes avec des nuances, dans de nombreux systèmes éducatifs. Et pourtant, au Québec, en fin de 4e secondaire, plusieurs opérations intellectuelles évaluées dans l’épreuve ministérielle relèvent du temps. Celui-ci semble ainsi constituer un objet d’enseignement de plus en plus implicite au fil de la scolarité obligatoire.
Par ailleurs, dans la littérature didactique, l’objet d’enseignement-apprentissage qu’est le temps est relativement peu défini et peu arrimé aux concepts de méthode, perspective, littératie, pensée ou conscience historique.
La définition du temps historien comme une catégorie intellectuelle inhérente à la perspective historienne permet de la situer par rapport à ces concepts majeurs de la didactique de l’histoire. Elle ouvre également à une déclinaison opérationnelle qui permet à la fois d’enseigner cet objet et de l’évaluer.
Cette définition trouve un triple fondement dans l’historiographie, la didactique de l’histoire et les travaux en épistémologie de l’histoire
Comparative Performance of GPT-4, RAG-Augmented GPT-4, and Students in MOOCs
Get PDFGenerative Pretrained Transformers (GPT) have significantly improved natural language processing, showcasing enormous versatility across diverse applications. Although GPT models have enormous po- tential, they frequently encounter issues such as mistakes and hallucina- tions, which may limit their practical use. Addressing these shortcomings, Retrieval-Augmented Generation (RAG) represents an innovative ap- proach that potentially enhances the accuracy and reliability of these models by leveraging external databases to correct and enrich their out- puts. In our study, a RAG-augmented GPT-4 model was tested within an AI-focused Massive Open Online Course (MOOC) and outperformed a standard GPT-4 model, achieving an 85% success rate compared to 81%. Notably, it also surpassed the average student performance, under- scoring its ability to deliver precise and contextually relevant responses. These findings suggest the potential of RAG in enhancing AI models for educational use and indicate that instructors can leverage this technol- ogy to refine assessment methods and that students can achieve more personalized and engaging learning experiences
Programmation avec Python: des jeux au Web
Get PDFLe langage Python est devenu populaire pour le développement d’applications Web, l’analyse des données, l’apprentissage machine jusqu’aux récents développement en apprentissage profond qui sont à l’origine d’applications innovantes en intelligence artificielle. Ce livre introduit les concepts fondamentaux de la programmation et du langage Python. Il vise un public large et ne nécessite pas de connaissances préalables en programmation. Il peut être employé dans un cours d’introduction à la programmation et au langage Python. L’approche proposée consiste à lire des exemples de code et à pratiquer au moyen d’exercices qui permettent d’apprivoiser graduellement les différentes notions de manière concrète