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Enregistrement W4408705772 · doi:10.4000/13jeu

Objets d’enseignement et sujets apprenants à l’école maternelle : la didactique du français au défi de la diversité

2024· article· fr· W4408705772 sur OpenAlexaboutno aff
Sandrine Aeby Daghé, Véronique Boiron, Séverine De Croix

Notice bibliographique

RevueRepères · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce volume de Repères, consacré aux objets d’enseignement et aux sujets apprenants à l’école dite maternelle, s’inscrit dans un contexte de réformes des systèmes éducatifs. En effet, dans plusieurs pays francophones se manifeste une tendance à un abaissement de l’âge d’instruction obligatoire, alors que ce dernier est fixé en France à 3 ans, à 4 ans en Suisse romande depuis 2009 avec un délai transitoire de mise en œuvre de 6 ans laissé aux cantons, à 5 ans en Belgique depuis la rentrée 2020, à 6 ans au Canada (Québec). Si l’idée générale qui préside à cette tendance est celle d’une lutte contre les inégalités, son opérationnalisation interroge la recherche en didactique du français. C’est de longue date (Plaisance, 1986) que la sociologie a alimenté les débats sur l’école maternelle, dont le double rôle éducatif et d’instruction en fait un secteur de l’éducation particulièrement délicat. Les structures d’accueil d’enfants qui, tout en étant « tous [en grande section] à l’école maternelle, au même moment, dans la même société, ne vivent pas du tout les mêmes réalités » (Lahire, 2019 ; Garnier, 2016 ; Joigneaux, 2009 ; Laparra et Margolinas, 2016) méritent d’être étudiées non seulement au regard des inégalités sociales, scolaires et linguistiques des apprenants mais aussi des objets d’enseignement et d’apprentissage qui s’y construisent.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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