Étude de l’effet de la résolution de matrices de Raven sur la motivation scolaire, l’anxiété à l’égard des mathématiques et le rendement en résolution de problèmes des élèves de quatrième année du primaire
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude s’inscrit dans la lignée des préoccupations du ministère de l’Éducation concernant le niveau de réussite éducative au Québec. Cette recherche quasi-expérimentale s’intéresse à l’effet de la mise en place de discussions scolaires concernant la résolution de matrices de Raven sur la motivation scolaire, l’anxiété en mathématiques et le rendement en résolution de problèmes des élèves de quatrième année du primaire. Afin de réaliser cette étude, nous avons collaboré avec 32 élèves. Ceux-ci devaient échanger, dans le cadre de discussions scolaires, sur les modalités menant à la réalisation des 60 matrices standards de Raven (SPM). Afin d’évaluer l’effet de cette intervention sur la réussite éducative, nous avons administré un prétest aux participants de l’étude. Les résultats dégagés furent comparés à ceux d’un groupe contrôle composé de 40 élèves. L’analyse des données a permis de relever un effet de l’intervention proposée sur le niveau d’anxiété à l’égard des mathématiques (F = 6,581 ; p≤ 0,05; η2 = 0,087). Ces résultats nous amènent à conclure que la résolution de matrices, réalisée dans le cadre de discussions scolaires, diminue l’anxiété que ressentent les élèves de quatrième année face aux tâches de mathématiques.
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 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 | 0,015 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».