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Enregistrement W4414695828 · doi:10.26443/mje/rsem.v59i2.10108

Pratiquer le dialogue philosophique avec les adolescents : comment favoriser une plus grande prise de conscience des apprentissages chez les élèves

2025· article· fr· W4414695828 sur OpenAlexaffvenue
Mathieu Gagnon, Adolfo Agúndez-Rodríguez, Amélie Richard, Laurent Theis, Olivier Michaud

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Education / Revue des sciences de l éducation de McGill · 2025
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConscienceHappeningPerceptionDisenchantment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pratique du dialogue philosophique avec les jeunes connait un essor important au niveau international. Or, puisque celle-ci prend régulièrement forme à l’intérieur d’un contexte scolaire, dont l’une des missions est de susciter des apprentissages, il devient précieux d’entreprendre des études visant à documenter ceux effectués par les élèves, dont la conscience qu’ils∙elles en ont. Les études à cet égard, dont celles visant à comparer cette conscience au regard d’une variété de dispositifs, sont inexistantes. C’est ce qui est examiné dans le cadre de cet article, un examen qui conduit à penser que la manière dont sont construites les séquences d’apprentissage peut avoir des répercussions sur la perception que les élèves se font des apprentissages qu’ils effectuent en philosophie.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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