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Enregistrement W4399498303 · doi:10.4000/11sg6

Approches sémiotiques et langagières en physique et en mathématiques

2024· article· en· W4399498303 sur OpenAlexaff
Karine Bécu‐Robinault, Luis Radford

Notice bibliographique

RevueAnnales de didactique et de sciences cognitives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemioticsReciprocalMeaning (existential)Embodied cognitionConstruct (python library)GestureMathematics educationAction (physics)EpistemologySemiosisFunction (biology)Ideal (ethics)Cognitive scienceHumanitiesMathematicsPsychologyComputer scienceLinguisticsPhilosophyPhysicsArtificial intelligenceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In physics and mathematics, there is a growing interest in studying the meanings that teachers and students construct through the mobilization of several semiotic systems, including embodied action, such as gestures, body postures, rhythm and speech. In this article, we propose a comparison of two approaches, developed in parallel in each of these disciplines. In physics, it is the function of models in the scientific community of physicists that guides the consideration of semiotic systems to account for the reciprocal meaning of material situations and taught concepts. In mathematics, it is the very nature of activity - considered at the same time as ideal, material and sensible - which leads to a consideration of the semiotic systems which underlie it, a consideration which allows us to shed new light on the processes of teaching and learning

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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