Apprendre par l'expérience active et située
Notice bibliographique
Résumé
L’école cherche à préparer les élèves à la vie, mais ce sont des savoirs déconnectés de la réalité qui y sont enseignés. Des réformes contemporaines ont tenté de combler ce fossé qui existe entre l’école et la vie. Au Québec, ce renouveau pédagogique se dessine notamment par l’adoption de programmes d’études en formation générale des adultes visant à développer l’autonomie des apprenants dans l’exercice des rôles qui sont attendus d’eux en situation de vie réelle (planification d’un repas, achat d’électroménagers, préparation d’un budget familial, etc.). Divers travaux ont été menés pour soutenir et baliser l’élaboration de ces programmes, mais peu ont porté sur leur mise en œuvre en classe. Posant l’une des pierres d’assise en ce domaine, les auteurs de Apprendre par l’expérience active et située exposent une méthode pour construire des outils pédagogiques rejoignant la réalité des apprenants, la méthode ASCAR (action, situation, connaissance, attitude et ressource), sur la base de laquelle ils proposent des exemples de scénarios d’apprentissage et d’évaluation en français et en mathématiques. Cette méthode peut s’appliquer à tous les niveaux scolaires et en formation professionnelle, y compris dans la formation des enseignants.
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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».