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Enregistrement W1902851849

Intégrer l’éducation technologique à l’éducation scientifique : pertinence pour les élèves et impacts sur les pratiques d’enseignants

2012· article· fr· W1902851849 sur OpenAlexaffvenueabout
Mathieu Lacasse, Sylvie Barma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2012
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche collaborative, qui s’est deroulee pendant plus de quinze mois, s’interesse aux defis que presente, pour les enseignants, l’integration du travail en classe-atelier a l’enseignement des sciences dans un contexte de reforme de programme d’etudes au 2e cycle du secondaire au Quebec. Cet etat des faits a justifie la mise en place d’un travail de collaboration entre plusieurs intervenants du milieu scolaire, et plus particulierement avec deux praticiens reflexifs qui ont modelise, avec l’equipe de recherche, deux situations d’apprentissage et d’evaluation (SAE) integrant le travail en classe-atelier a l’enseignement des sciences : ceci dans le but de former leurs pairs a l’approche d’enseignement qu’ils proposaient en coherence avec les prescriptions du programme scolaire quebecois. A la suite de deux sessions de formation, des enseignants ayant accepte de mettre en oeuvre ces SAE nous ont fait part des conditions favorables et des contraintes liees a leur mise en place. Cette recherche documente egalement les motivations des enseignants a integrer la technologie alors qu’ils abordent le theme des eoliennes et de l’electronique avec les eleves dans l’intention de contextualiser l’enseignement et d’augmenter l’interet de ces derniers. Mots cles : Classe-atelier, enseignement au secondaire, pratiques didactiques, sciences, technologie.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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