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Enregistrement W4410891668 · doi:10.71403/33w0ze11

Le manuel numérique en mathématique : le cas de la moyenne

2021· article· fr· W4410891668 sur OpenAlexafffund
Sylvain Vermette, Normand Roy, Megan Carroll

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de didactique des mathématiques · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Technology and Learning
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHumanitiesMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude examine les manuels numériques en mathématiques, et plus particulièrement, les stratégies et ressources utilisées pour la présentation de la moyenne. Même si l’enseignement de ce concept se résume souvent à son algorithme de calcul, il existe d’autres approches permettant de développer la compréhension de la moyenne. Ainsi, pour mieux comprendre la valeur ajoutée des manuels numériques en mathématiques, nous proposons d’examiner la présence du concept de moyenne dans 11 manuels numériques, de la 1re à la 3e secondaire. Nos résultats permettent de voir que même si certains manuels proposent des ajouts intéressants, il appert que d’autres procédures (total-répartition, nivelage et point d’équilibre) sont peu abordées, suggérant que l’enseignant devra utiliser d’autres ressources didactiques pour y arriver.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
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