LES CONNAISSANCES MATHEMATIQUES ET DIDACTIQUES CHEZ LES FUTURS MAITRES DU PRIMAIRE: QUATRE CAS A L'ETUDE
Notice bibliographique
Résumé
Les futurs enseignants et enseignantes présentent de nombreuses lacunes dans l’apprentissage de la didactique des mathématiques, lesquelles sont souvent accentuées par des attitudes négatives véhiculées face aux mathématiques. Ces lacunes et ces attitudes ne sont pas sans conséquence quant à l’enseignement de cette matière aux enfants. Ces préoccupations étant à l’origine de notre étude, cet article traite des difficultés qu’éprouvent les futurs maîtres en fin de formation à effectuer l’intégration de leurs connaissances mathématiques et didactiques en classe d’enseignement. Mots‐clés: Didactique des mathématiques, futurs enseignants, difficultés en mathématiques, attitudes, réflexion critique. Preservice teachers demonstrate many knowledge gaps in learning to teach mathematics and these gaps are often accentuated by their negative attitudes to the subject. These gaps and attitudes can be important when teaching this material to children. Our study, which grew out of these concerns, discusses the difficulties still being experienced by student teachers at the end of their teacher education program in trying to integrate their knowledge of both mathematics and mathematics teaching methods. Key words: Didactics, preservice teachers, mathematical difficulties, attitudes, critical reflexion
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».