Penser l’espace classe pour un climat d’apprentissage optimal : enquete aupres d’etudiants et d’enseignants debutants francais de l’ecole primaire
Notice bibliographique
Résumé
Il s’agit d’observer à travers une enquête menée auprès de deux catégories d’individus français destinées à devenir enseignant à l’école primaire (n = 223), quels aménagements de classe sont perçus comme propices à un climat d’apprentissage optimal ? Autrement dit, quelles composantes du climat d’apprentissage influent sur leurs représentations de la classe idéale et existe-t-il des points de vue divergents selon le profil des deux publics ciblés (étudiants et enseignants stagiaires) et entre celles et ceux qui exercent en maternelle et en élémentaire ? Les classements obtenus à partir de la procédure originale de Condorcet et de la méthode de Borda dévoilent en premier lieu l’appétence des répondants pour l’organisation en îlots et en classe flexible. En second lieu, la classe en autobus serait ressentie comme plus propice à la gestion de classe qu’au bien-être des élèves et à leurs apprentissages. Au final, en différenciant les dispositifs spatiaux selon les objectifs visés (gestion de classe, apprentissages, bien-être), les étudiants et fonctionnaires stagiaires aborderaient la salle de classe comme un levier façonnant le comportement des élèves et leur engagement dans les apprentissages.
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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».