Des pratiques de contextualisation : des indices d’euristiques de la pensée historienne sont-ils perceptibles dans des travaux d’historiens patentés ? Une étude de cas à partir d’articles québécois récents
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude examine les fondements de l’enseignement basé sur le modèle de la pensée historienne, une approche répandue aux États-Unis et censée améliorer les compétences de pensée critique des élèves. La pensée historienne englobe les questions que les historiens se posent (appelées euristiques) pour donner un sens au passé d’après ses traces. Développé à partir d’observations d’experts devant résoudre un problème imposé en exploitant un corpus de sources primaires prédéterminé, ce modèle suppose que les pratiques préconisées pour les novices, telle la contextualisation, reflètent l’épistémologie et la pratique de référence. Cependant, un examen d’articles de revues spécialisées indique que, bien qu’ils y expliquent comment ils ont constitué leur corpus, ces experts ne donnent pas d’indices de leurs euristiques. Cette constatation appelle à la circonspection quant à l’efficacité didactique apparente des pratiques d’enseignement dérivées de ce modèle. Elle suggère la nécessité de le réviser en se fondant sur l’observation d’historiens engagés dans leurs propres recherches, voire d’une réflexion préalable sur les conditions cognitives spécifiques à la mise en œuvre d’une enquête par des élèves en classe d’histoire.
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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».