Utiliser la pensée design comme stratégie d’enseignement pour résoudre un problème environnemental dans le cadre des STIM
Notice bibliographique
Résumé
Dans un monde en evolution constante, les competences fondamentales developpees par les STIM (sciences, technologies, ingenierie et mathematiqes) seront essentielles pour tout le monde, surtout devant une planete davantage affectee par des problemes environnementaux de plus en plus serieux. C'est connu que la transformation societale vers un avenir plus responsable sur le plan de l'environnement passe par l'education. Or, quels sont les meilleurs moyens d'enseigner des competences STIM? La pensee design represente une facon creative et collaborative d'apprendre durant laquelle l'intuition compte, les solutions sont nombreuses, l'experimentation arrive rapidement, les echecs sont valorises dans un processus d'apprentissage et, surtout, les besoins des usagers sont pris en compte. Dans cette etude, menee dans le cadre d'un cours universitaire en ingenierie, nous experimentons l'application d'une approche pedagogique axee sur la pensee design, dans le but de demontrer empiriquement qu'une telle approche peut contribuer a developper des competences STIM et mener a la solution de problemes environnementaux.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».