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Enregistrement W2901176396 · doi:10.4000/questionsvives.2803

Le savoir en éducation : entrevoir la relation d’interdépendance au-delà des confusions

2017· article· fr· W2901176396 sur OpenAlexaff
Tommy Terraz

Notice bibliographique

RevueQuestions vives recherches en éducation · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensFrancophone University Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

S’appuyant sur plusieurs travaux récents, l’article interroge d’abord les risques de confusions potentielles entre les savoirs dans le monde éducatif actuel investi par l’idéologie néolibérale, en distinguant trois niveaux : les valeurs et les finalités assignées au savoir ; la distinction entre savoir et information ; le rapport entre les savoirs. Nous travaillons l’hypothèse selon laquelle ces confusions résultent d’une conception substantialiste et/ou nihiliste des savoirs comme des personnes. Dans les deux cas, il s’agirait d’une oblitération du primat éthique, ontologique, anthropologique, épistémique et langagier de la relation d’interdépendance. En prenant principalement appui sur les travaux du philosophe Francis Jacques, nous proposons quelques pistes réflexives permettant d’appréhender la relation dans ses différentes modalités : relation interpersonnelle (par le dialogue), relation aux savoirs et aux textes (par l’interrogation), et relation des savoirs entre eux (par le discernement des domaines du symbolique pour parvenir à articuler les savoirs avec justesse sans les confondre). Enfin, nous dessinons les contours d’une approche éthique relationnelle qui fait apparaître que l’altruisme est une condition nécessaire mais non suffisante pour accéder à une relation véritablement dialogale et éducative, dans et par laquelle coémergent les significations, les savoirs et les personnes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0130,056
Communication savante0,0180,018
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,407
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,108 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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