Socialiser et transmettre des savoirs en classe d’éducation physique : une synergie possible au prix d’une autorité pédagogique conciliante
Notice bibliographique
Résumé
À la rentrée scolaire 2006, les 249 collèges français les plus en difficulté ont été intégrés dans des Réseaux ambition réussite (RAR). La difficulté des élèves se traduit par des comportements typiques d’absentéisme, d’incivilité, de décrochage, de refus de travailler. Un véritable enjeu de socialisation s’impose alors pour ceux-ci, auquel les enseignants tentent de répondre par le renforcement de leur autorité en classe et l’abandon ponctuel de leurs exigences d’apprentissage. Notre étude de cas analyse l’activité en classe d’un enseignant d’EPS expérimenté et de ses élèves, lors de cycles de gymnastique par ateliers, dans un collège RAR. Elle vise à comprendre comment cet enseignant expérimenté parvient à développer une socialisation scolaire chez les élèves, pourtant réfractaires à toute norme scolaire, sans abandonner ses exigences d’apprentissage. Elle est conduite selon la théorie de « l’action située » et du modèle anthropologique du « cours d’action ». Les matériaux proviennent d’une description ethnographique et d’entretien d’autoconfrontation avec l’enseignant et quatre élèves. Les résultats montrent que l’enseignant installe un processus de socialisation « silencieux » par la mise en synergie de la socialisation scolaire et de la transmission de savoirs disciplinaires en gymnastique.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».