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Record W1481839501

Comprendre l'usage du tableau blanc interactif (TBI) sur l'apprentissage et la réussite des élèves : le cas de l'école secondaire Saint-Laurent de la commission scolaire Marguerite-Bourgeoys

2013· article· fr· W1481839501 on OpenAlexaboutno aff
Émilie St-Jacques

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMultimedia Communication and Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire de maîtrise a pour but de comprendre comment le tableau blanc interactif (TBI), ce nouvel outil d'enseignement voué à être installé dans toutes les classes du Québec selon les promesses du Parti libéral, pourrait représenter une solution au décrochage scolaire. Pour ce faire, nous avons réalisé une étude qualitative dans une classe de 17 élèves de quatrième secondaire pour observer leurs comportements avec le TBI, recueillir leurs impressions sur cet appareil numérique, et ce, sur une période de quatre mois. En accord avec notre hypothèse de recherche, nous avançons que le TBI peut mener à la réussite, mais dans certains contextes et sous certaines conditions que nous avons regroupés sous trois grandes sphères influentes : l'écosystème du TBI, les caractéristiques de l'enseignant ainsi que les caractéristiques de l'élève lui-même. À l'aide d'observations notées, de journaux de bord tenus par les élèves et d'entrevues semi-dirigées, et à la lumière des résultats obtenus, nous sommes arrivées à développer un schéma conceptuel illustrant la relation entre le TBI et la réussite, en y intégrant nos trois sphères. Nous avons d'abord identifié plusieurs activités pédagogiques réalisables à l'aide d'un TBI ainsi que plusieurs caractéristiques qui font en sorte qu'il se démarque (comme sa rapidité, son efficacité, son interactivité, sa flexibilité, etc.). Ces caractéristiques, combinées au contexte dans lequel il s'insère, créent l'écosystème du TBI. Par le contexte, nous entendons d'une part l'environnement physique et virtuel propres aux élèves et à l'enseignant et d'autre part, toute la convergence des outils numériques qu'entraîne le TBI. Or, lorsque l'écosystème du TBI est optimal, ce dernier peut avoir des effets sur l'élève directement (sur son attention, sa stimulation, sa compréhension, etc.) ou bien indirectement, sur l'enseignant (sur ses explications, ses interactions, sa pédagogie, etc.) et donc ultimement sur l'élève et sa réussite. Par ailleurs, nous montrerons que ces deux acteurs doivent également présenter des caractéristiques propices ou préalables à l'utilisation du TBI pour que l'apport de ce dernier devienne significatif, par exemple un intérêt pour l'outil. C'est seulement lorsque toutes ces conditions sont réunies que l'on pourrait affirmer que le TBI peut mener à la réussite et incidemment, pourrait contribuer à diminuer le taux de décrochage chez les élèves de niveau secondaire.
\n______________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Tableau blanc interactif, tableau numérique, TBI, TNI, technologies, TIC, éducation, TICE.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.453
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.215 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
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