Pour dépasser le technicisme de l’apprentissage de la translation: Cabri-géomètre, un outil de soutien à la compréhension conceptuelle?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente les résultats d’une expérimentation didactique réalisée avec deux élèves du primaire (11-12 ans) dans une école du Québec au sujet de l’apprentissage de la translation avec le logiciel Cabrigéomètre. La séquence d’enseignement-apprentissage expérimentée a été conçue de façon analogue à la démarche d’enseignement-apprentissage proposée par Barth (2001) sur le processus de conceptualisation. Les stratégies des élèves en lien avec ce processus ont été analysées. La compréhension de ces élèves du concept de translation a été examinée avant et après la séquence d’enseignement-apprentissage en fonction du modèle de compréhension de schèmes conceptuels de Herscovics et Bergeron (1988). Les résultats indiquent que, suite à la séquence d’enseignement/apprentissage, la compréhension logico-mathématique du concept de translation a évoluée chez ces élèves, alors que leur compréhension logico-physique de ce concept est demeurée inexacte. Par ailleurs, les résultats font état de procédures d’utilisations différentes du logiciel Cabri-géomètre. Elles ont possiblement influencé le processus de conceptualisation et, par conséquent, la compréhension des élèves.
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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 | 0,015 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».