Diversité culturelle, enseignement des mathématiques et rapports ethniques : expériences scolaires sud-africaine et états-unienne
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre de cette recherche menée aux États-Unis et en Afrique du Sud, nous nous intéressons au phénomène des représentations sociales d’acteurs scolaires – enseignants et directeurs-enseignants – relativement à la diversité ethnoculturelle dans le contexte de l’apprentissage/enseignement des mathématiques dans deux écoles primaires. Dans cet article, nous visons deux objectifs : 1) identifier les représentations sociales de la diversité ethnoculturelle de quatre enseignants de mathématiques du primaire; 2) comprendre leur position en termes d’éducation multi- et inter-culturelle (assimilation, adaptation et transformation). Pour ce faire, nous décrivons les concepts de représentations sociales et de culture, les idées sur la nature des mathématiques et un modèle triparti d’éducation multi- et interculturelle. Cette recherche est qualitative, exploratoire et descriptive. Bien que les enseignants évoquent la persistance des valeurs dominantes assimilatrices, ils reconnaissent la nécessité de s’adapter au changement en déployant tous les efforts nécessaires pour valoriser la diversité ethnoculturelle et le bagage socioculturel des élèves ayant été traditionnellement marginalisés tant dans les contenus de savoir en mathématiques que dans les interactions en classe. Certains reconnaissent avec plus d’acuité l’importance de combattre la discrimination et de promouvoir l’empowerment intra- et inter-culturel des enseignants et des élèves ainsi que leur transformation par la maîtrise des savoirs mathématiques.
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».