Développement et évaluation d’un environnement informatisé d’apprentissage pour faciliter l’intégration des sciences et de la technologie
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Par cette recherche, nous voulons évaluer de manière exhaustive les bénéfices qu’apporte l’ExAO (Expérimentation Assistée par Ordinateur) dans les laboratoires scolaires de sciences et technologie au Liban. Nous aimerions aussi qu’elle contribue d’une manière tangible aux recherches du laboratoire de Robotique Pédagogique de l’Université de Montréal, notamment dans le développement du µlaboratoire ExAO. Nous avons voulu tester les capacités de l’ExAO, son utilisation en situation de classe comme : 1. Substitut d’un laboratoire traditionnel dans l’utilisation de la méthode expérimentale; 2. Outil d’investigation scientifique; 3. Outil d’intégration des sciences expérimentales et des mathématiques; 4. Outil d’intégration des sciences expérimentales, des mathématiques et de la technologie dans un apprentissage technoscientifique; Pour ce faire, nous avons mobilisé 13 groupe-classes de niveaux complémentaire et secondaire, provenant de 10 écoles libanaises. Nous avons désigné leurs enseignants pour expérimenter eux-mêmes avec leurs étudiants afin d’évaluer, de manière plus réaliste les avantages d’implanter ce micro laboratoire informatisé à l’école. Les différentes mise à l’essai, évaluées à l’aide des résultats des activités d’apprentissage réalisées par les étudiants, de leurs réponses à un questionnaire et des commentaires des enseignants, nous montrent que : 1. La substitution d’un laboratoire traditionnel par un µlaboratoire ExAO ne semble pas poser de problème; dix minutes ont suffi aux étudiants pour se familiariser avec cet environnement, mentionnant que la rapidité avec laquelle les données étaient représentées sous forme graphique était plus productive. 2. Pour l’investigation d’un phénomène physique, la convivialité du didacticiel associée à la capacité d’amplifier le phénomène avant de le représenter graphiquement a permis aux étudiants de concevoir et de mettre en œuvre rapidement et de manière autonome, une expérimentation permettant de vérifier leur prédiction. 3. L’intégration des mathématiques dans une démarche expérimentale permet d’appréhender plus rapidement le phénomène. De plus, elle donne un sens aux représentations graphiques et algébriques, à l’avis des enseignants, permettant d’utiliser celle-ci comme outil cognitif pour interpréter le phénomène. 4. La démarche réalisée par les étudiants pour concevoir et construire un objet technologique, nous a montré que cette activité a été réalisée facilement par l’utilisation des capteurs universels et des amplificateurs à décalage de l’outil de modélisation graphique ainsi que la capacité du didacticiel à transformer toute variable mesurée par une autre variable (par exemple la variation de résistance en variation de température, …). Cette activité didactique nous montre que les étudiants n’ont eu aucune difficulté à intégrer dans une même activité d’apprentissage les mathématiques, les sciences expérimentales et la technologie, afin de concevoir et réaliser un objet technologique fonctionnel. µlaboratoire ExAO, en offrant de nouvelles possibilités didactiques, comme la capacité de concevoir, réaliser et valider un objet technologique, de disposer pour ce faire, des capacités nouvelles pour amplifier les mesures, modéliser les phénomènes physiques, créer de nouveaux capteurs, est un ajout important aux expériences actuellement réalisées en ExAO.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle