Savoirs disciplinaires scolaires et savoirs de sens commun ou pourquoi des « idées vraies » ne prennent pas, tandis que des « idées fausses » ont la vie dure
Notice bibliographique
Résumé
Les savoirs de sens commun sont solidement ancrés dans les usages, notamment grâce à l’habitude et à la sécurité ontologique qu’ils engendrent. Cet article examinera d’abord pourquoi les savoirs disciplinaires appris à l’école ne sont pas automatiquement réinvestis dans des contextes de nature extrascolaire et pourquoi les savoirs de sens commun résistent à leur déconstruction. La première partie de l’analyse sera marquée par le croisement de discours épistémologiques concernant la nature et la place des savoirs de sens commun dans les conceptions familières de la science. Cet article explorera ensuite les dynamiques qui marquent les relations qu’entretiennent les savoirs disciplinaires scolaires et les savoirs de sens commun en contexte scolaire. Le langage propre à la seconde partie se rattachera davantage aux débats en éducation sur l’importance prépondérante des savoirs de sens commun dans l’apprentissage disciplinaire par concepts. Enfin, nous montrerons qu’il existe des stratégies d’enseignement qui peuvent optimiser l’appropriation intellectuelle des savoirs disciplinaires scolaires et leur transfert dans les interactions quotidiennes.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».