Identifier les attitudes des étudiants en géographie après leurs études secondaires
Notice bibliographique
Résumé
Ce travail expose les résultats d’une étude réalisée dans le but d’analyser la démarche d’apprentissage d’un groupe d’étudiants de premier cycle de géographie. Seront traitées ici les démarches d’apprentissage qu’ils adoptent et la façon dont évolue leur niveau de confiance en soi après un an d’enseignement supérieur. Les étudiants étaient confrontés à un programme visant au développement des capacités dans le cadre de la géographie, qui mettait l’accent sur une démarche d’apprentissage en profondeur. Les résultats montrent que, bien que leur niveau de confiance en leur capacité d’étudier et d’apprendre ait augmenté, leur démarche d’apprentissage est devenue de plus en plus instrumentale. This paper shows the results of a study carried out in order to analyse the learning approach in geography of cohorts of students on entry to a geography degree. After one year of higher education, student learning approaches and their degree of confidence are examined. A program aimed at the development of the learning capacities based on a deep learning approach was proposed to students. The results indicate that although their degrees of confidence in their capacity to study increased, their learning approaches became increasingly instrumental.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».