Enseigner la démarche d’enquête par « le terrain » : transposition didactique en formation initiale d'enseignants
Notice bibliographique
Résumé
L’introduction en Suisse romande du plan d’études romand pour l’école primaire depuis 2012, a donné à l’enseignement de la géographie un nouveau cadre et de nouvelles orientations. Par conséquent la formation initiale des maîtres pour cette discipline, se trouve directement concernée dans ses contenus et ses méthodes. Nous proposons de rendre compte d’une expérimentation conduite en formation tertiaire, comme enseignante et chercheuse en géographie et en didactique, durant plusieurs années à la Haute École pédagogique de Lausanne, institution de formation des maîtres dans le canton de Vaud. Précisément dans cet article, nous proposons d’évaluer la plus-value didactique de l’enseignement de l’enquête sur le terrain du point de vue des apprentissages. Selon le format d’une recherche-action, il s’agit de proposer et d’analyser une manière d’opérer la transposition didactique en référence aux contenus et méthodes de la géographie universitaire, en prenant en compte d’autres déterminants tels que le contexte, le public, les compétences professionnelles visées notamment.
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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 | 0,019 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».