La résolution de problèmes mathématiques. Analyse de pratiques de planification et d'évaluation chez des enseignantes lors de la mise en place d'activités visant le développement de la compétence à résoudre un problème mathématique : quelles réflexions pour favoriser l'inclusion de l’ensemble des élèves ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente les propos de quatre enseignantes du primaire issus d’entretiens d’explicitation sur leurs manières de planifier l’enseignement de la résolution de problèmes mathématiques dans une perspective d’inclusion. Les analyses ont fait émerger leurs conceptions de l’enseignement de la compétence à résoudre des problèmes en mathématiques et de son évaluation. Il en ressort que, malgré leur reconnaissance des besoins variés des élèves, la mise en œuvre des pratiques inclusives dans l’enseignement de la résolution de problèmes reste difficile à planifier si elles ne tiennent pas compte des enjeux mathématiques de la compétence. En somme, les résultats montrent l’arrimage indispensable entre les connaissances mathématiques et les connaissances des pratiques inclusives pour éviter des pratiques inclusives de surface.
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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».