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Enregistrement W3111575593 · doi:10.7202/1073736ar

L’initiation à l’épistémologie des sciences à l’école : peut-on envisager d’autres conceptualisations que le modèle Nature of science (NOS)?

2020· article· fr· W3111575593 sur OpenAlexaffvenue
Abdelkrim Hasni, Fatima Bousadra, Nancy Dumais

Notice bibliographique

RevueÉthique en éducation et en formation Les Dossiers du GREE · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au sein du monde anglophone, l’expression Nature of science (NOS), qui prédomine largement dans les travaux issus du domaine, est présentée comme une « vision consensuelle ». Récemment, cette « vision consensuelle » a été remise en question par de nombreux auteurs. Notre article s’inscrit dans ce mouvement de conceptualisation de l’initiation à l’épistémologie des sciences à l’école. Nous y exposons, dans une première partie, les principales caractéristiques utilisées pour définir la NOS, tout en soulignant ses apports et ses limites, puis nous poursuivons, dans une deuxième partie, par une présentation des principales reconceptualisations proposées. Dans une troisième partie, nous présentons notre proposition de l’initiation à l’épistémologie, fondée sur l’engagement des élèves dans des pratiques scientifiques scolaires et des pratiques épistémiques. Nous concluons l’article en ouvrant la discussion sur les considérations éthiques associées à l’initiation à l’épistémologie en sciences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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