La contextualisation des apprentissages scientifiques en plein air à proximité de l’école
Notice bibliographique
Résumé
Les enjeux socioscientifiques actuels liés à l'environnement nécessitent une compréhension approfondie de concepts scientifiques complexes. Cette complexité implique une éducation scientifique de qualité. Pour contribuer à une telle éducation, nous discutons de l’apport de la contextualisation des sciences de la nature en plein air à proximité de l’école puisque cette approche présente des avantages pour les élèves, comme une meilleure compréhension des concepts scientifiques et le développement d’une relation positive avec l'environnement. À la lumière de cet apport potentiel, nous formulons trois propositions provenant de sources scientifiques diverses qui pourraient soutenir les personnes enseignantes dans la mobilisation de cette approche : choisir un lieu extérieur en adéquation avec les objectifs scientifiques, opter pour un lieu extérieur accessible près de l'école et créer des situations d'apprentissage engageantes pour les élèves. Cette réflexion est une ouverture à la discussion sur les considérations à prendre en compte par les personnes enseignantes lorsqu’elles contextualisent des situations d’apprentissage en plein air à proximité de l’école.
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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».