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Enregistrement W2341422059 · doi:10.21432/t2889n

La sélection d’idées prometteuses et l’émergence d’un questionnement authentique dans l’élaboration du discours collectif d’élèves du primaire | The selection of promising ideas and the emergence of genuine questioning

2016· article· fr· W2341422059 sur OpenAlexaffvenueabout
Pier-Ann Boutin, Christine Hamel, Thérèse Laferrière

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesElaborationContext (archaeology)SociologyPedagogyPhilosophyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude se déroule dans le contexte de l’initiative l’École éloignée en réseau (ÉÉR), mise sur pied depuis 2002 afin d’enrichir l’environnement d’apprentissage des petites écoles rurales au moyen, entre autres, du Knowledge Forum (KF) comme soutien au discours écrit collectif des élèves. Notre attention se porte sur une nouvelle fonction du KF, soit les Idées prometteuses (IPROM). Cette étude s’intéresse principalement aux manifestations du processus de coélaboration de connaissances pendant l’utilisation de IPROM dans des classes du primaire au Québec, plus particulièrement de l’élaboration de questions par les élèves dans le discours collectif. À la lumière de nos résultats, nous proposons certaines implications pédagogiques à mettre en place pour favoriser le processus de coélaboration de connaissances à l’aide de cet outil. This study takes places in the context of the Remote Networked School (RNS) initiative, set up in 2002 to improve the learning environment of small rural schools using, among other tools, the Knowledge Forum (KF) as a support for students’ collective written discourse. We focused on a new feature of KF, the promising idea tool (iPROM). This study is primarily interested in the manifestations of the knowledge co-elaboration process during the use of iPROM in elementary school classrooms in Quebec, focusing particularly on the elaborations of questions by students in the collective discourse. In the light of our results, we submit certain learning implications to be put in place to facilitate the knowledge co-elaboration process using this tool.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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