Apprendre sur les modalités d’apprendre
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, Wood indique que Rogers divise les modalités d’apprendre en deux catégories, la mémorisation par cœur et la mémorisation expérientielle. Émotionnellement, cette deuxième modalité implique l’individu dans le choix des sujets et finalement aboutit à la personne fonctionnant pleinement. Toutefois, à l’époque de Rogers, la société était stable et la personne relativement flexible. Maintenant les temps sont autres et Wood s’interroge sur la pertinence de ces concepts dans une société dont les valeurs ont changé. À l’aide d’exemples percutants, il énumère les avantages de l’apprendre par cœur et en souligne la valeur, notamment dans les cas où il est impossible de choisir sans avoir des données initiales qui doivent à l’évidence être apprises. Et il se demande alors s’il est donné à tous les individus de pouvoir faire des choix. Il constate que les individus sont divers et que tout le monde ne possède pas de lieu de contrôle interne qui permette de s’autodiriger. La personne qui fonctionne pleinement, personne idéale, est nécessairement plus limitée que ne sont réelles les possibilités. Aurait-elle la largeur de vue, la flexibilité, la diversité d’intérêts pour agir de concert avec les autres dans des situations complètement imprévues offertes par le futur ? Telle est la question que pose John Wood. Il y répond en citant une expérience brésilienne qui offre l’exemple d’une modalité d’apprendre innovante. Il en tire la conclusion que pour faciliter les modalités d’apprendre, il n’est pas suffisant que l’enseignant soit empathique, congruent et acceptant. Les exercices de mémoire devraient être évalués en fonction de leur valeur d‘apprendre. Pour Wood, une perspective plus large reste encore à trouver qui incorpore les principes de Rogers et plus encore.
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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 | 0,004 | 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 | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».