Questionnaire à sélectivité croissante et modèle barycentrique de traitement de données (MBTD) : un cadre méthodologique pour la description des conceptions
Notice bibliographique
Résumé
Cet article est une contribution aux méthodes de description des conceptions. L’approche considère toute conception à propos d’un concept, comme étant constituée d’un nombre restreint de facettes ou de dimensions préalablement établies. Un « questionnaire à sélectivité croissante » a permis de recueillir des données dont le traitement a nécessité l’élaboration d’un modèle barycentrique de traitement de données (MBTD). Celui-ci permet de calculer, pour chaque dimension, « un indice barycentrique » pris comme critère de classification des dimensions, révélant ainsi la structure des conceptions d’un individu ou d’un groupe. Le modèle a été testé sur des données relatives aux conceptions à propos de la résolution de problème, recueillies auprès d’un échantillon de 179 professeurs de physique et de chimie, au Sénégal. Les résultats ont montré que le MBTD est un outil pertinent pour la description des conceptions dans le champ de l’éducation avec des possibilités de transfert à la santé, à la culture, à l’économie, etc.
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 | 0,050 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».