Robots de sol et robots humanoïdes à l'école primaire (descriptif d’atelier)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cet atelier a pour objectif de présenter un bref aperçu des outils robotiques utilisés à l'école primaire en les liant aux différentes formes d'apprentissages. L'accent est mis tant sur les apprentissages liés à la programmation informatique que sur ceux d'ordre transversal. Dans ce cadre, les fonctionnalités et les affordances principales des robots éducatifs de deux grandes catégories de robotique éducative, les robots de sol (mobiles préconstruits comme BeeBot ou BlueBot) et les robots humanoïdes (comme Nao) sont d'abord présentées. Ensuite, au biais d'une approche didactique, notre analyse s'intéresse aux scénarios à concevoir pour introduire les outils robotiques dans les apprentissages à l'école primaire. Cette scénarisation met l'accent sur les concepts à construire (tels que les concepts de programmation informatique ou de robotique pédagogique) et les compétences à développer (telles que la pensée computationnelle et la résolution de problèmes) à partir des séquences d'activités didactiques adéquates. Enfin, les scénarios conçus sur place sont présentés et analysés en les confrontant aux résultats obtenus pendant les usages des robots dans des situations réelles en classe. Liste du matériel : robots de sol (BeeBot et BlueBot), robots humanoïdes (Nao) 1 Phases de l'atelier 1re phase : Présentation sommaire des fonctionnalités et des affordances principales des deux catégories d'outils robotiques : a) Robots de sol programmables (BeeBot et BlueBot), b) Robots humanoïdes (Nao). 2e phase : Conception participative des scénarios (en deux groupes selon les outils robotiques) à appliquer dans des différentes situations didactiques (objectifs visés, exemples d'activités proposées, etc.) à partir d'une grille de scénarisation adéquate. 3e phase : Discussion sur les apprentissages attendus des scénarios basée sur une analyse réflexive à partir des résultats obtenus par les investigateurs de l'atelier 2 Public visé Enseignants de l'école maternelle et de l'école élémentaire, enseignants de l'informatique, étudiants et chercheurs en didactique de l'informatique 3 Déroulement Chaque groupe, accompagné par des animateurs de l'atelier, prend d'abord connaissance de l'outil robotique (10 à 15 minutes par outil) et de ses affordances principales, ensuite, par une démarche participative il conçoit à partir d'une grille de scénarisation les grandes lignes d'un scénario éducatif (objectifs, activités à proposer, problèmes didactiques à résoudre, etc.) pendant une trentaine de minutes et, enfin, le scénario conçu est discuté et commenté par les animateurs à partir de leur expérience d'applications des scénarios robotiques dans des situations réelles (15 minutes par scénario).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle