Les liens interdisciplinaires vus par des enseignants de sciences et technologies et de mathématiques du secondaire au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce texte présente les résultats d’une enquête qui s’est intéressée à la manière qu’ont des enseignants de sciences et technologies et des enseignants de mathématiques du secondaire de comprendre et de mettre en œuvre dans leur enseignement les liens interdisciplinaires, à la suite de l’introduction de cette orientation dans le récent curriculum québécois. Le cadre d’analyse utilisé dans cette enquête tient compte en même temps de la dimension didactique (qui questionne les liens spécifiques entre les contenus en provenance de deux disciplines ou plus) et d’autres dimensions générales qui conditionnent la mise en place de ces liens : la dimension conceptuelle (le sens accordé aux liens interdisciplinaires), la dimension fonctionnelle (les justifications et les visées éducatives associées au recours à ces liens), la dimension organisationnelle (l’organisation scolaire du travail enseignant et la manière avec laquelle elle favorise ou non le recours à ces liens). Les résultats indiquent que, même si les enseignants adhèrent fortement à l’enseignement interdisciplinaire, leur discours sur les pratiques montre que l’opérationnalisation de cet enseignement est limitée du point de vue didactique. Les enseignants soulignent aussi un ensemble de difficultés associées à la mise en œuvre de ces liens qui concernent notamment leur formation disciplinaire et le contexte de travail (manque de ressources, organisation des horaires, etc.).
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".