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Enregistrement W4404001628 · doi:10.21432/cjlt28608

Déroulement et retombées de projets bricoleur (maker) à l’élémentaire : une revue de la portée

2024· article· fr· W4404001628 sur OpenAlexaffvenue
Megan Cotnam-Kappel, Alison Cattani-Nardelli, Sima Neisary, Patrick Labelle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le mouvement bricoleur (maker) connaît une popularité croissante dans les écoles du monde entier, mais la recherche, en particulier en français, est encore à un stade émergent. Cet article propose une revue de la portée des projets bricoleur dans les salles de classe de la 4e à la 8e année (secondaire 2) à l’échelle internationale, qui vise à analyser leurs descriptions, le déroulement, les outils utilisés et les retombées sur les élèves et le personnel enseignant. Sur 1 900 études initialement recensées et 68 articles scientifiques retenus aux fins d’analyse, l’étude définit trois phases principales des projets bricoleur : 1) l’inspiration et la préparation, 2) la mise en œuvre et la réalisation, et 3) la présentation et la recontextualisation, et elle souligne l’équilibre entre les outils numériques et physiques dans les études du corpus. Elle examine aussi les retombées sur les élèves à travers les dimensions affectives, sociales, disciplinaires et métacognitives, ainsi que sur le personnel en ce qui a trait aux dimensions pédagogiques, affectives et sociales. Des exemples de projets bricoleur disciplinaires, interdisciplinaires et transdisciplinaires sont présentés, illustrant l’ampleur et le potentiel du mouvement bricoleur. Ces résultats sont essentiels pour renforcer la formation enseignante, en s’appuyant sur les recommandations issues de recherches récentes, afin de favoriser la conception et l’intégration de projets bricoleur dans les salles de classe.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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