Notice bibliographique
Résumé
Abstract Learning is here considered to have taken place when someone has developed the habit, propensity, and disposition to attend productively to things not previously noticed, and in ways not previously experienced, to do with some specific and particular content. ‘Active learning’ sounds like a tautology, but was introduced as a contrast to the more passive activity of students sitting in lectures listening and transcribing mathematics written on a board or screen onto their own paper. The stance taken here is that effective and efficient learning involves active engagement in activity, but includes enculturation through being in the presence of a relative expert1 who themselves is manifesting mathematical thinking, not simply passing on the records of the results of previous mathematical thought. Such ‘passivity’ does not necessarily require intention. Following Bennett2 actions are here taken to involve three agents or impulses: initiating, responding, and reconciling or mediating. All three agents are thus active, but in different ways. Interactions intended to contribute to learning are considered to be actions, and so involve three agents: learner, teacher (in some manifestation), and mathematical content, all within a culture or ethos. Since there are six different ways in which the triple of agents can be assigned to the triple of impulses, six different modes are possible. Analysing these modes sheds light on different ways in which learning could be said to be ‘active’. Activity takes place within a mode of interaction. Again following Bennett, effective activity is here taken to require appropriate relationships among the gap between current state and intended goal, the resources available, and the tasks set. 1Vygotsky (1978) pointed out that ‘higher psychological processes’ are first encountered in others. 2Bennett (1993); see also Shantock Systematics Group (1975)
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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 | 0,017 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,067 |
| Communication savante | 0,020 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».