Pensée historique et problématisation des apprentissages : identification de modèles dans les écrits scientifiques anglophones
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose une analyse conceptuelle des écrits scientifiques anglophones sur la pensée historique sous l’angle de la problématisation des apprentissages. Une telle démarche est nécessaire dans le contexte actuel. D’une part, les prescrits didactiques incitent les enseignants à problématiser les apprentissages en classe d’histoire. D’autre part, les modèles de pensée historique véhiculés par ces écrits sont sollicités dans l’espace francophone par de nombreux didacticiens. L’objectif de cette analyse consiste à interroger ces modèles sous l’angle de la problématisation, pour rendre compte des situations-problèmes qu’ils commandent. Trois types de situation-problème sont identifiés. Un premier consiste à problématiser en fonction des concepts disciplinaires de la pensée historique. Un deuxième cible le processus de résolution par modelage et mise en oeuvre d’euristiques. Un troisième repose sur l’induction de structures sous-tendant les pratiques sociales. Des éléments de convergence et de divergence entre ces types de situation-problème sont discutés au terme de cette analyse conceptuelle.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».