Ce que disent les mémoires de recherche des professeurs des écoles stagiaires sur leur appropriation des questions environnementales et de développement durable
Notice bibliographique
Résumé
Au-delà de la reconnaissance de son importance sociétale et scolaire, l’éducation environnementale et au développement durable pose des défis importants aux enseignants. Cependant, il existe peu de travaux qui se sont intéressés à cette question chez les enseignants fonctionnaires stagiaires professeurs des écoles. Ce travail utilise un corpus de plus de 398000 mots, constitué avec des mémoires de master d’étudiants issus de 11 Académies françaises qui se sont intéressés à l’enseignement de l’environnement et du développement durable. L’analyse lexicométrique a permis de montrer l’existence de 6 classes de sens qui représentent les idées et les thèmes dominants du corpus. L’ensemble montre la place centrale du mot élève ainsi que la centration sur les écogestes et sur les directives institutionnelles au détriment des dimensions critiques qui semblent très peu présentes. Le travail permet d’envisager des pistes pour mettre en œuvre une formation des professeurs des écoles conformément à la directive de généralisation de l’éducation au développement durable – EDD (MENJ, 2019).
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 | 0,017 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».