Notice bibliographique
Résumé
Computers are now so common in our everyday life that it is difficult to imagine the computer-free scientific life of the years before the 1980s. And yet, in spite of an unquestionable rise, the use of computers in the realm of education is still in its infancy. This is not a problem with students: for the new generation, the pre-computer age seems as far in the past as the the age of the dinosaurs. It may instead be more a question of teacher attitude. Traditional education is based on centuries of polished concepts and equations, while computers require us to think differently about our method of teaching, and to revise the content accordingly. Our brains do not work in terms of numbers, but use abstract and visual concepts; hence, communication between computer and man boomed when computers escaped the world of numbers to reach a visual interface. From this time on, computers have generated new knowledge and, more importantly for teaching, new ways to grasp concepts. Therefore, just as real experiments were the starting point for theory, virtual experiments can be used to understand theoretical concepts. But there are important differences. Some of them are fundamental: a virtual experiment may allow for the exploration of length and time scales together with a level of microscopic complexity not directly accessible to conventional experiments. Others are practical: numerical experiments are completely safe, unlike some dangerous but essential laboratory experiments, and are often less expensive. Finally, some numerical approaches are suited only to teaching, as the concept necessary for the physical problem, or its solution, lies beyond the scope of traditional methods. For all these reasons, computers open physics courses to novel concepts, bringing education and research closer. In addition, and this is not a minor point, they respond naturally to the basic pedagogical needs of interactivity, feedback, and individualization of instruction. This is why one can foresee the rapid emergence of computer-assisted education as the legitimate third standard for physics teaching, along with the traditional use of theory and experiment. The following papers give practical examples of physics (or physics-related) concepts which are, or which could be, used in present student courses. We hope that they will exemplify the use of computers for physics teaching (personal computers in particular), and help to illustrate that 'e-science' is becoming a powerful and indispensable new tool for scientific education.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,014 |
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 ».