Développer un rapport critique et techno-créatif au territoire par la création de maquettes de villes à l’école
Notice bibliographique
Résumé
Notre rapport à l’espace et au territoire est une relation qui se construit à partir d’un ensemble d’expériences de vie. Pour les enfants d’aujourd’hui, le rapport au territoire est fortement encadré par leurs parents ainsi que par leurs activités scolaires et extrascolaires. Dans cet article, nous analysons le type d’activités scolaires qui peuvent permettre de développer une approche critique et créative des enfants dans leur rapport à l’espace et au territoire. Parmi les activités d’engagement créatif et participatif à l’espace et au territoire, le projet #SmartCityMaker mobilise les élèves dans la construction d’une maquette de ville. Dans cette étude, nous centrons notre analyse du rapport à l’espace, mais aussi le processus techno-créatif, à partir de l’expérience des élèves des écoles élémentaires Minelle et Curie à Mandelieu (France). Ces élèves ont participé à la création de leur ville du futur avec une volonté de développement durable et technologique. En premier lieu, nous présentons le projet de recherche-création avec les élèves ainsi que la démarche de recherche-création et, en deuxième lieu, nous analysons la démarche de cocréativité des élèves au cours de ce projet à partir des questionnaires de cocréativité. Nous discutons des résultats et des enjeux pédagogiques de cette recherche-création.
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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,017 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».