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Enregistrement W3145455881 · doi:10.4000/ejrieps.5931

Analyse didactique des curriculums officiels d’éducation physique en France, en Suisse romande et au Québec

2021· article· fr· W3145455881 sur OpenAlexaboutno aff
David Bezeau, Mathilde Musard, Daniel Deriaz

Notice bibliographique

RevueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte du virage curriculaire pris par les politiques éducatives, cette étude ancrée dans une approche didactique curriculaire a pour but de documenter les composantes des curriculums officiels de la France, du Québec et de la Suisse romande dans le cas de l’éducation physique (EP) pour la scolarité obligatoire, depuis les finalités éducatives générales jusqu’à la discipline de l’EP (finalités et visées, contenus, modalités d’enseignement, de progression et d’évaluation). Il s’agit aussi d’étudier l’articulation entre ces différentes composantes (Lenoir, 2014) et de repérer des éléments de convergence et de divergence entre ces trois curriculums. Les résultats montrent que les finalités éducatives sont sur-prescrites, alors que les composantes disciplinaires relatives aux contenus de l’EP, aux modalités d’enseignement, de progression et d’évaluation sont peu, voire pas documentées. Au-delà de ces convergences, nous avons pointé des spécificités dans les trois curriculums d’EP, en particulier dans les relations entre les composantes des curriculums. Cette étude ouvre des perspectives pour les recherches didactiques. Elle invite notamment à discuter de la cohérence d’ensemble du curriculum, de la pertinence des contenus prescrits ainsi que des conditions d’acquisition de ce qui est indispensable à tous les élèves à l’issue de la scolarité obligatoire (Lebeaume, 2019b).

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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