Enseignement des mathématiques dans une classe d’élèves ayant une déficience intellectuelle légère : étude de deux situations adidactiques
Notice bibliographique
Résumé
Pour favoriser le développement de connaissances prénumériques et numériques d’élèves ayant une déficience intellectuelle légère (DIL), nous avons choisi d’explorer le potentiel de situations adidactiques. Nous avons ainsi mis à l’épreuve, dans une classe d’élèves ayant une DIL, des situations adidactiques robustes ayant été expérimentées auprès d’élèves n’ayant pas de déficience intellectuelle. Ce texte présente les analyses a priori et a posteriori de deux situations, soit « Boites et bâtons » (Briand, 1999; Briand et coll., 2004) et « Commande de gommettes » (Ste-Marie, 2013). Les résultats de notre recherche montrent le défi que représente la dévolution, mais aussi la capacité d’élèves ayant une DIL d’interagir avec leurs pairs (de façon essentiellement non verbale) et de modifier leur stratégie grâce aux interactions avec le milieu et au soutien de l’enseignant·e. Notre recherche ouvre ainsi sur quelques pistes pour favoriser une attitude réflexive chez les élèves ayant une DIL, et ce, en travaillant autour d’une même situation de référence, malgré l’hétérogénéité des connaissances des élèves au sein de la classe.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».