Favoriser l’appropriation des propriétés géométriques des quadrilatères à l’école primaire : étude d’une situation d’apprentissage dans le méso-espace
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous cherchons à déterminer, dans le cadre de l’enseignement des figures planes à l’école primaire, en quoi la confrontation des élèves à des situations d’apprentissage dans l’espace environnant (méso-espace) permet de favoriser la mobilisation et la verbalisation de connaissances spatiales et géométriques. Pour ce faire, nous produisons l’analyse clinique d’une séquence mise en oeuvre dans une classe de fin de primaire dont l’objectif pour les élèves est la reproduction de figures planes dans le méso-espace. Pour identifier précisément les connaissances et les savoirs mobilisés par les élèves en situation d’action et en situation de formulation, nous procédons à une analyse détaillée des différentes formes de raisonnements qui sous-tendent leurs procédures de résolution et de formulation. Pour y parvenir nous utilisons un modèle d’analyse des raisonnements, développé par Bloch et Gibel (2011), qui résulte de l’articulation de deux cadres théoriques : la théorie des situations didactiques et la sémiotique de Peirce. Au-delà de l’utilisation raisonnée des outils mis à disposition des élèves dans l’activité de reproduction des figures, l’analyse didactique donne à voir des éléments particulièrement riches de la dialectique action-formulation. Cette étude permet de rendre compte de la variété, de l’adéquation et de la pertinence des propriétés géométriques mobilisées et formulées par les élèves, favorisant ainsi le passage d’une géométrie instrumentée à une géométrie déductive.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».