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Enregistrement W4399072920 · doi:10.4000/11qey

Co-élaborer des ressources curriculaires en EPS pour l’enseignement primaire en Suisse, au carrefour des épistémologies professionnelles et des cultures linguistiques

2024· article· fr· W4399072920 sur OpenAlexaff
Benoît Lenzen, Christelle Vanessa Hayoz, Ilaria Ferrari, Serge Weber, Daniel Deriaz, Nicolas Voisard

Notice bibliographique

RevueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans cette ingénierie didactique de deuxième génération, nous nous sommes focalisés sur les compromis et désaccords entre des rédacteurs et des experts engagés dans la co-élaboration d’un canevas visant à structurer la rédaction ultérieure de ressources curriculaires pour l’enseignement de l’EPS à l’école primaire en Suisse. Nous avons ainsi identifié (a) un désaccord autour de la notion professionnelle de « forme de pratique scolaire », (b) un compromis autour du concept de « contenu d’enseignement », et (c) un désaccord autour de la durée et de l’architecture des séquences d’enseignement à produire. Nous avons interprété ceux-ci en termes d’épistémologies pratiques des acteurs impliqués. Celles-ci se sont révélées non assujetties à la culture linguistique, empreintes de différents paradigmes pédagogiques et d’interprétations différentes des finalités et conditions de mise en œuvre de l’ingénierie didactique. Au regard de ces résultats, nous considérons la co-élaboration de ressources curriculaires comme une composition sous influences, qui pourrait faire l’objet d’une analyse complémentaire ancrée dans la sociologie des organisations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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