Vers un modèle théorique du transfert : les contraintes à respecter
Notice bibliographique
Résumé
Cet article relève différentes contraintes requises pour l'élaboration d'un modèle théorique du transfert, contraintes éventuellement sous-jacentes à des interventions pédagogiques plus efficaces. Deux principes sont d'abord formulés: a) le transfert constitue un processus économique et adaptatif qui permet au système cognitif de contourner certaines de ses limites; b) le transfert s'inscrit dans une démarche de résolution de problème dirigée selon une structure de buts. L'autrice examine ensuite les principaux courants théoriques concernant le transfert, dont le concept de similarité et l'articulation des divers sous-processus du transfert (accès aux connaissances antérieures, mise en correspondance, évaluation, adaptation). L'article prend fin en soulignant l'intérêt des recherches sur la catégorisation et sur le raisonnement par cas comme moyens d'approfondissement des mécanismes facilitant l'accessibilité et l'adaptation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».