Des façons de voir les programmes d’études de mathématiques et les programmes de formation des maîtres de mathématiques : à la recherche d’un discours?
Notice bibliographique
Résumé
Les objectifs formels d’un curriculum de mathématiques pour l’école semblent différer de ceux d’un programme de formation des maîtres de mathématiques. Tandis que les premiers traitent directement du contenu et du processus de l’étude de l’apprentissage des mathématiques dans les salles de classe, les seconds touchent la conception et la mise en place de situations éducatives qui peuvent aider les futurs enseignants de mathématiques à apprendre comment enseigner leur matière. Ils ont toutefois une préoccupation commune : celle qui concerne l’enseignement des mathématiques. Le but du présent texte est d’explorer les visions actuelles des mathématiques scolaires et de discuter de leurs impacts potentiels sur les programmes de formation des maîtres en mathématiques. En ce qui concerne les mathématiques scolaires, signalons qu’il n’y a pas actuellement d’unanimité autour de ce que devrait contenir un curriculum. Outre la vision traditionnelle bien connue de la mathématique vue comme représentant une activité abstraite et décontextualisée ayant pour but la formation d’une « discipline mentale », nous proposerons deux visions contemporaines, une dite socioculturelle et l’autre sociopolitique, qui ont l’avantage d’offrir des alternatives épistémologiques et pédagogiques. L’impact de ces visions peut potentiellement influencer la structure des programmes de formation des maîtres de mathématiques en identifiant de nouvelles directions et de nouvelles méthodologies.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».