Conceptions et postures des enseignants du primaire à propos de l’intelligence
Bibliographic record
Abstract
L’importance des conceptions de l’intelligence des enseignants est souvent évoquée dans les écrits de recherche mais peu explorée de manière empirique. En s’inspirant de différents courants qui abordent la question de l’intelligence et de son développement, cette recherche se propose d’investiguer les conceptions des enseignants du primaire avec l’aide d’un questionnaire et selon deux problématiques complémentaires : d’abord, en s’intéressant à la structuration de leurs conceptions et en recourant à des analyses factorielles (exploratoires et confirmatoires), et ensuite en examinant le positionnement qu’ils adoptent face aux conceptions ainsi identifiées, en réalisant des analyses typologiques. Les résultats montrent que les enseignants conçoivent l’intelligence selon cinq dimensions distinctes, mais qu’ils sont enclins à les combiner pour les intégrer dans leur posture personnelle. L’intérêt de ces résultats est discuté en fin d’article, ainsi que l’utilité du questionnaire élaboré en vue d’appréhender les conceptions de l’intelligence des enseignants.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".