La relation entre l’attitude envers la science et son enseignement en classe de personnes enseignantes au primaire et leur utilisation d’un organisme de promotion de la culture scientifique et technologique
Notice bibliographique
Résumé
L’enseignement de la science et de la technologie (ST) au primaire souffre d’un certain désengagement de la part de nombreuses personnes enseignantes. Des auteurs ont proposé qu’une attitude plus positive de la personne enseignante envers la ST et son enseignement puisse rehausser l’enseignement de la ST à l’école. À cette fin, des organismes de promotion de la culture scientifique et technologique (OPCST) offrent un accompagnement « pour stimuler l’intérêt des élèves et soutenir les enseignants de science et technologie » (Conseil supérieur de l’éducation [CSE], 2013, p. 74). On connaît cependant peu les liens qui existent entre l’attitude d’une personne enseignante au primaire envers la ST et l’enseignement de cette matière en classe, et son utilisation des services d’un OPCST. La présente étude de cas s’intéresse à ces liens, en particulier auprès de personnes enseignantes utilisatrices des services de l’OPCST les Neurones Atomiques (NA). Nous avons d’abord mesuré quantitativement l’attitude de ces personnes (N = 206) envers la ST et son enseignement à l’aide du questionnaire Dimensions of Attitude toward Science (DAS). Neuf personnes enseignantes présentant des profils d’attitude variés ont ensuite participé à des entretiens semi-dirigés. Nos résultats démontrent un lien fort entre l’attitude d’une personne enseignante envers la ST et son enseignement, et la façon dont elle utilise les services des NA. L’analyse dévoile également des raisons similaires pour lesquelles les personnes enseignantes de différents profils invitent les NA dans leur classe. Enfin, l’article esquisse les avantages et les limites de l’intervention d’un OPCST en classe sur l’appropriation de l’enseignement de la ST par les personnes enseignantes, et propose des façons par lesquelles ces OPCST peuvent contribuer au rehaussement de l’enseignement de la ST au primaire.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».