Une analyse didactique de l'enseignement de la modélisation : le cas du modèle particulaire
Notice bibliographique
Résumé
L’enseignement de la science présente plusieurs lacunes : des lacunes en lien avec le contenu scolaire, les activités scolaires et la nature de la science. Qu’en est-il de l’enseignement de la science au Québec par rapport à ces lacunes ? Pour répondre à ces questions, nous avons assimilé l’enseignement de la science à l’enseignement de la modélisation. En effet, « faire la science » revient essentiellement à une activité de modélisation, les scientifiques passent la majorité du temps à construire, à tester, à réviser et à utiliser des modèles scientifiques. Il est important de souligner que cette activité permet, d’une part, de construire les connaissances scientifiques et, d’autre part, de comprendre la nature de la science. Ainsi, l’objectif de cette thèse est d’analyser l’enseignement de la modélisation au Québec en vue de déterminer ses lacunes. Pour préciser cet objectif, nous avons choisi le cas particulier du modèle particulaire, car il est fondamental à l’univers matériel. Pour atteindre les objectifs de cette recherche, nous avons procédé en trois étapes. Dans la première étape, nous avons élaboré des critères de l’enseignement de la modélisation et de l’enseignement du modèle particulaire en s’appuyant sur plusieurs travaux de recherches effectués pour améliorer l’enseignement de la modélisation. Dans la deuxième étape, nous avons décrit l’enseignement de la modélisation tel que présenté dans le programme de formation au secondaire et l’enseignement du modèle particulaire tel que présenté dans le curriculum formel et auprès de certains enseignants. À la troisième étape, cette description a été analysée compte tenu des grilles élaborées à la première étape, ce qui a permis d’identifier plusieurs lacunes dans l’enseignement de la modélisation et l’enseignement du modèle particulaire. Parmi ces lacunes, nous avons relevé l’absence de construction des modèles par les élèves et l’absence du principe de différenciation entre la réalité et le modèle qui l’explique. Ces deux lacunes sont également présentes dans le cas du modèle particulaire. Les élèves ne sont pas amenés à le construire. Son utilisation est inexistante dans le programme de formation et dans la progression des apprentissages au premiers cycle, elle est ambiguë dans les manuels du premier cycle et partielle au deuxième cycle. Les activités qui lui sont associées sont essentiellement des activités de mémorisation et de compréhension des concepts. Ces activités, qui ne sont pas des activités de modélisation, ne permettent pas vraiment de « faire la science » ni de comprendre la nature des modèles et de la science en général. De plus, les énoncés du modèle particulaire sont partiels de sorte que le modèle particulaire ne semble pas une idée centrale à laquelle plusieurs concepts sont reliés. Ces derniers sont plutôt éclatés et décousus. Pour remédier à ces lacunes, plusieurs recommandations ont été proposées.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».