Utilisation pédagogique de la simulation numérique dans une perspective de développement d'un savoir signifiant d'optique géométrique au secondaire
Notice bibliographique
Résumé
Les difficultés identifiées dans l'apprentissage des sciences expérimentales au secondaire dans le monde et plus particulièrement au Sénégal nous ont conduit à mener cette étude. Nous cherchions à comprendre, d'une part, comment lier les savoirs scolaires aux savoirs non scolaires de l'élève pour générer des savoirs qui sont signifiants pour lui et pour sa communauté. Nous voulions également comprendre, dans cette quête de sens, quel serait le rôle de la simulation informatique. Ainsi, la question de recherche à laquelle nous avons tenté de répondre est : Jusqu'à quel point peut-on développer des savoirs signifiants d'optique géométrique sur l'arc-en-ciel et la couleur chez des élèves du secondaire dans un contexte d'apprentissage utilisant la simulation informatique? La présente étude, de nature exploratoire, s'est déroulée dans un établissement d'enseignement secondaire (lycée) de l'inspection d'académie de Fatick (Sénégal). Elle est qualitative et basée sur une étude de cas. La population à l'étude était constituée de 27 élèves de classe de seconde scientifique (équivalent du secondaire 4 au Québec). Ces élèves ont été répartis en deux groupes, R (15) et S (12), pour réaliser, respectivement, un apprentissage traditionnel utilisant le matériel disponible au laboratoire et un apprentissage par la simulation utilisant un simulateur informatique. Les données recueillies des productions des élèves et des deux entrevues de groupe ont été analysées selon la méthode d'analyse de contenu. Le logiciel QDA Miner a été utilisé à cet effet pour faciliter leur traitement. Ce dernier nous a permis de procéder à des opérations de codage des unités de sens et de générer des résultats suivant une grille thématique structurée en cinq rubriques inspirées de notre cadre théorique. Les résultats de la recherche ont montré que les élèves ont des connaissances de différentes natures (scolaires, culturelles, religieuses, expérientielles, etc.) sur les phénomènes étudiés et que celles-ci sont plus ou moins compatibles, parfois conflictuelles, avec le savoir scientifique. L'analyse de la signifiance des savoirs a révélé que les savoirs non scolaires sont pertinents et valides pour eux dans leur contexte propre. Ils sont signifiants pour eux et ont contribué à une compréhension plus riche et plus complète du phénomène de l'arc-en-ciel et de la couleur. Ces résultats ont aussi montré des limites de la signifiance du savoir scolaire avec l'apparition de conflits cognitifs chez certains élèves. Ces conflits se sont manifestés lorsque la perception sensible de l'élève était en contradiction avec le savoir qu'on voulait lui enseigner ou lorsque le savoir scolaire était en contradiction avec des croyances très ancrées comme les croyances religieuses. Certains élèves n'accepteraient pas la vision réductionniste de la science qui limiterait l'arc-en-ciel à un objet de lumière et occulterait toutes les croyances qu'ils ont sur le phénomène. La signifiance du savoir scolaire se heurte ainsi à un problème de validation individuelle par l'élève. Les résultats de la recherche ont aussi montré que la simulation informatique a aidé les élèves à mieux comprendre les contenus d'apprentissage. Elle leur a donné l'opportunité de valider les connaissances scientifiques, mais également de découvrir des aspects du phénomène étudié qui sont difficiles à observer ou à réaliser en situation réelle. Elle a permis un engagement et une implication plus accrus des élèves dans l'apprentissage avec l'utilisation de leurs moyens d'apprentissage ou fonctions psychologiques selon la perspective de Jung (pensée, sentiment, sensation et intuition). Elle a permis une utilisation importante de la pensée. La simulation informatique se présente ainsi comme une bonne solution de substitution pour pallier le manque de matériel ou l'inaccessibilité du phénomène étudié et un bon outil pour développer, dans une certaine mesure, des savoirs signifiants. Mais, comme le laissaient apparaître certaines productions d'élèves, son utilisation comporte des limites. En effet, devant la simulation informatique, certains élèves étaient influencés par ce qu'ils voyaient, ce qui les a empêchés d'utiliser toute leur capacité cognitive; leur réflexion était orientée; leur créativité était limitée. De même, l'intérêt de certains élèves était plus porté sur la technologie que sur le contenu d'apprentissage. En outre, la signifiance des savoirs produits par la simulation pourrait être précaire du fait du contexte d'apprentissage ou du modèle utilisé pour réaliser le logiciel de simulation. Alors, il serait important de développer la réflexion sur l'articulation entre réalité et objets virtuels pour mieux prendre en charge cette dimension de la signifiance des savoirs.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».