Instrumentation numérique de la rédaction incrémentale : leçons tirées de la mise à l’épreuve du carnet numérique de l’élève chercheur
Notice bibliographique
Résumé
Dans une perspective d’évaluation d’EIAH (environnements informatiques pour l’apprentissage humain), nous étudions dans cette recherche les changements de pratiques d’enseignement liés à l’utilisation, en contexte scolaire, du CNEC (carnet numérique de l’élève chercheur), une application numérique instrumentant la rédaction incrémentale entre l’enseignant et les élèves. Au prisme du concept de contradiction développé dans la théorie de l’activité d’Engeström, nous cherchons à appréhender les difficultés associées à la rédaction incrémentale. Pour cela, nous avons mené des groupes de discussion et des observations en classe, avant et après l’introduction de l’application. Nos résultats corroborent l’hypothèse selon laquelle, dans un contexte de démarche d’investigation, l’instrumentation numérique de cette approche permet de mieux réguler l’activité des élèves que l’instrumentation papier. Par ailleurs, les entretiens collectifs révèlent que le rapport que les élèves entretiennent aux erreurs s’en trouve modifié, la correction de celles-ci étant moins considérée comme une sanction. La nécessité pour l’enseignant d’investir davantage de temps dans la formulation des retours ainsi que la multiplication des instruments, avec une redondance partielle entre instruments papier et instruments numériques, permettent de croire que de nouvelles contradictions pourraient émerger avec l’utilisation d’un tel EIAH. Mots-clés : rédaction incrémentale, EIAH, évaluation, numérique
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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 | 0,020 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».