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Enregistrement W7009545767

Élaboration d’une caractérisation opératoire de la pensée algorithmique en mathématique pour la recherche en didactique des mathématiques

2022· other· fr· W7009545767 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingTerm (time)Filter (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le développement de la pensée mathématique et de ses différentes formes est au cœur de plusieurs programmes de formation dans le monde et au cœur de discussions en didactique des mathématiques. Alors que de nombreuses recherches s’intéressent à des formes de pensée associées à des domaines de contenus (par exemple la pensée algébrique est associée au domaine de l’algèbre), nous nous intéressons à une pensée qui est rattachée à un concept ; celui d’algorithme. Ce concept, comme celui de fonction (Robert, 2018), est transversal en mathématiques. La pensée algorithmique qui tantôt est appelée pensée informatique et tantôt pensée computationnelle fait actuellement l’objet de plusieurs recherches en didactique de l’informatique et en didactique des mathématiques en plus de s’être taillée une place dans plusieurs milieux scolaires à travers le monde ainsi que dans le milieu de la recherche. Toutefois, malgré l’avancement des travaux de recherche, il n’y a pas, à notre connaissance, de caractérisation opératoire de la pensée algorithmique qui se déploie dans des activités mathématiques spécifiquement. Par conséquent, notre recherche vise à élaborer une caractérisation opératoire de la pensée algorithmique élémentaire en mathématique pour la recherche en didactique des mathématiques. Pour atteindre cet objectif, nous allons nous appuyer sur trois assises théoriques : la théorie de l’objectivation, l’opérationnalisation tridimensionnelle et un cadre conceptuel de la pensée algorithmique en mathématique. À la lumière de ces assises, nous définissons la pensée algorithmique en mathématique comme une manière d’agir et de réfléchir dans des activités mathématiques faisant intervenir un au moins un algorithme pouvant être exécuté par un humain ou par une machine. Nous formulons également deux objectifs spécifiques : (1) regrouper des activités mathématiques essentielles en petites classes d’activités mathématiques algorithmiques et (2) décrire les concepts en jeu, les raisonnements utilisés ainsi que les modes de représentation et les manières d’opérer sur ceux-ci dans ces activités. Pour atteindre ces objectifs, nous avons effectué une recherche documentaire pour identifier des activités algorithmiques en mathématique pour ensuite les regrouper en trois classes d’activités essentielles : la mobilisation d’un algorithme existant, la conception d’un algorithme et l’étude d’un algorithme. Puis, en nous appuyant sur les travaux de recherche précédents et en effectuant des activités algorithmiques en mathématique, nous avons identifié les principales composantes de la PAM : - les registres de représentations et les manières d’opérer sur ceux-ci : mathématique, informatique, pseudocode, passage d’un registre à l’autre - les raisonnements : raisonnement séquentiel, raisonnement itératif, raisonnement récursif, raisonnement conditionnel, raisonnement par analyse de l’erreur - les concepts en jeu et leur signification : opérateur, variable, symbole d’égalité, fonction. Par la suite, nous avons vérifié que notre caractérisation contient bien les caractéristiques présentes dans les propositions théoriques principales. Lorsque ce n’est pas le cas, nous justifions notre choix de ne pas avoir conservé cette caractéristique. Par exemple, notre proposition ne comprend pas l’abstraction (Kallia et al., 2021) puisqu’il s’agit d’une idée générale en mathématique qui n’est pas caractéristique de la pensée algorithmique en mathématique spécifiquement. Nous avons également confirmé le caractère opératoire de notre proposition en analysant la section sur le codage du programme de l’Ontario. Finalement, nous avons mis en lumière l’originalité de notre proposition selon trois aspects principaux : (1) nous considérons la pensée algorithmique comme une forme de pensée mathématique, (2) nous nous inscrivons dans une approche socioculturelle selon laquelle nous approchons la pensée par l’activité et (3) nous considérons trois dimensions pour décrire la pensée algorithmique dans son sens anthropologique. Nous avons également pu mettre en lumière certaines limites de notre projet ouvrant vers des pistes de recherches futures, dont l’étude, des manifestations de la pensée algorithmique en mathématique chez les élèves et les personnes enseignantes en étudiant les dimensions empiriques et subjectives de cette forme de pensée.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,009

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
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