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Enregistrement W3195960889 · doi:10.20381/ruor-26608

Vivre une démarche de résolution de problèmes par la pensée design : une étude de cas

2021· dissertation· fr· W3195960889 sur OpenAlexaboutno aff
Natacha Louis

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse multidisciplinary academic research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis la publication du rapport américain intitulé The Next Generation Science Standards (NGSS, 2013), plusieurs états américains ont officiellement adopté une différente orientation à l’enseignement des sciences et des technologies (ST). Selon Wysession (2014), l’approche préconisée par ces mesures américaines vise une perspective globale, transdisciplinaire et pratique de l’enseignement des sciences grâce à l’intégration de disciplines connexes telles que l’ingénierie, les mathématiques (STIM), l’environnement (STIME), les sciences sociales et la culture (STES). L’auteur explique que ces mesures permettent de refléter davantage la réalité contemporaine et contextuelle des activités scientifiques. Cette même perspective transdisciplinaire a été proposée par divers chercheurs dans le domaine pour son application au Canada (Aikenhead 2003; Charland, 2009; De Coninck 2009). Pour sa part, Aikenhead (1996, 1999, 2003) souligne depuis plusieurs années l’importance d’inclure les dimensions socioculturelles et environnementales à l’enseignement des sciences et technologies afin que les jeunes apprenants soient conscients des différents enjeux culturels, sociétaux et environnementaux inhérents à toute activité scientifique et technologique. Or, bien que l’on puisse constater la contribution des travaux d’Aikenhead dans les programmes canadiens des sciences et technologies, la mise en place de situations pédagogiques axées sur des démarches d’investigation ou de résolutions de problèmes en sciences qui prennent en compte les dimensions socioculturelles et environnementales semblent moins maitrisées, et du coup, souvent délaissées par les enseignant(e)s qui manquent de ressources et de stratégies pour piloter de telles activités scientifiques. Pourtant, lorsqu’authentique et contextualisée, une démarche de résolution de problèmes axée sur des problèmes réels et ouverts peut être une occasion intéressante de consolider les apprentissages en ST, de faire des liens entre les divers concepts scientifiques et d’intégrer les dimensions environnementales et socioculturelles essentielles au développement des responsabilités citoyennes chez les apprenant(e)s. Dans le cadre de notre recherche, nous nous sommes intéressée à la pensée design (Brown, 2009) en tant que démarche de résolution de problèmes ouverts pertinente à l’enseignement en sciences en général, et à l’enseignement technologique en particulier puisque la pensée design centrée sur l’humain sensibilise les solutionneurs aux dimensions environnementales, sociales et éthiques liées à toute activité scientifique et/ou technologique. Le but de notre recherche qualitative-interprétative était de comprendre l’expérience vécue ainsi que les compétences mobilisées par des participant(e)s durant le processus de la démarche de pensée design visant à trouver des solutions au problème lié à l’aménagement des espaces extérieurs sur le campus d’une université ontarienne. Pour ce faire, nous avons mené une expérimentation échelonnée sur une période de quatre mois auprès de six futur(e)s enseignant(e)s issu(e)s de l’immigration récente de la région d’Ottawa désirant explorer un processus de résolution de problèmes axé sur la pensée design afin de développer leurs pratiques d’enseignement en ST. Afin de répondre à notre première question de recherche, soit, « comment les futur(e)s enseignant(e)s vivent-ils/elles leur expérience à chaque étape de la démarche de pensée design ? », nous nous sommes appuyée sur le modèle d’apprentissage expérientiel inspiré des travaux de Kolb (1984), de Steineker et Bell (1979) et de ses précurseurs (Dewey, 1938; Knowles 1970; Lindeman, 1926; Rogers, 1970). Par la suite, une adaptation des grilles d’indicateurs de compétences développées par Pruneau et coll. (2012) et par Jefferson et Anderson, (2017) nous a permis d’identifier des compétences susceptibles d’être mobilisées par les participant(e)s à chaque étape de la pensée design, et ainsi de répondre à notre deuxième questions de recherche, soit, « quelles compétences sont mobilisées par les participant(e)s et par le groupe à chaque étape de la démarche ? ». Cette étude nous a d’abord permis de situer la pensée design en termes de démarche de résolution de problèmes axée sur l’apprentissage expérientiel, et dans le cadre de notre expérimentation, constituée d’une double perspective. D’une part, l’apprentissage par la résolution de problèmes et d’autre part, l’apprentissage pour l’environnement. Les résultats de notre étude révèlent que les participant(e)s ont pu s’engager activement à trouver des solutions à un réel problème environnemental. Quatre niveaux d’implications à l’apprentissage expérientiel ont pu être observés, soit l’exposition, la participation, l’identification et l’intériorisation. De plus, nous avons pu identifier plusieurs compétences individuelles qui ont été mobilisées durant les étapes de la pensée design. Or, ce sont surtout les compétences collectives qui ont été les plus déterminantes et celles qui ont eu une plus grande influence sur la qualité des solutions proposées durant notre expérimentation. Enfin, l’expérience vécue par les participant(e)s fut celle d’un parcours marqué par une conscientisation des besoins environnementaux ressentis par les étudiants vivant sur le campus, un engagement collectif à trouver des solutions durables pour la communauté universitaire et une grande appréciation pour leurs accomplissements.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2021
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