Discours autour du raisonnement mathématique : ajouter la voix d’enseignantes du primaire à la conversation
Notice bibliographique
Résumé
La personne enseignante du primaire favorise et évalue, dans sa pratique quotidienne, le développement du raisonnement mathématique [RM]. Toutefois, le concept de RM reste flou autant en recherche que dans la pratique. Par exemple, on en connait très peu sur les différentes façons dont les personnes enseignantes utilisent ce concept dont les usages viennent façonner plusieurs choix didactiques (Hill et al., 2005). Cet article a pour but de contribuer à la clarification du concept de RM en particulier dans le contexte de l’enseignement primaire par l’enrichissement d’un modèle théorique développé à partir de la littérature scientifique. Fondée sur la commognition, une analyse du discours de six enseignantes et sa mise en dialogue avec le modèle de Jeannotte (2015) a permis d’élaborer un réseau conceptuel entourant le RM. À la suite de cette analyse, le processus « expliquer » a été ajouté en tant que support au RM. Par ailleurs, les éléments partagés ou non par les enseignantes et le milieu de la recherche sont mis en lumière dans ce texte.
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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».