MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1566240345 · doi:10.5565/rev/ensciencias.3624

Textos clásicos y Geometría dinámica : estudio de un aporte mutuo para el aprendizaje de la Geometría

2010· article· es· W1566240345 sur OpenAlexaff
Philippe R. Richard, Vicente Meavilla Seguí, Josep M. Fortuny

Notice bibliographique

RevueEnseñanza de las Ciencias Revista de investigación y experiencias didácticas · 2010
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La reedición de textos matemáticos clásicos, o su reciente digitalización para un gran público, abre al mundo de la educación un universo antes reservado a los historiadores u otros especialistas en epistemología. Con todo, muchos textos del siglo XVIII ya se presentaban como obras en las cuales los autores pretendían explicar los conceptos matemáticos expuestos, sin perder necesariamente de vista el sentido y la coherencia de la estructura matemática o los aspectos formales de demostraciones convincentes. Los Éléments de géométrie de Alexis Claude Clairaut, publicados por primera vez en 1741, pertenecen a esta clase de obras maniestamente pedagógicas. A partir de una experiencia con alumnos de bachillerato mostramos cómo se pueden desarrollar sus competencias matemáticas a través de una interpretación del texto de Clairaut y el uso conjunto de un softVare de geometría dinámica.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnseñanza de las Ciencias Revista de investigación y experiencias didácticasMême sujetMathematics Education and Teaching TechniquesTravaux en français237 207