L’éducation en vue d’un développement durable dans la formation des enseignants en Suisse : entre directives ministérielles et mises en œuvre pratiques
Bibliographic record
Abstract
Partant d’une présentation du système scolaire suisse et de ses spécificités en matière d’éducation au développement durable, cet article met en perspective les soubassements théoriques sur lesquels s’appuie cette éducation, ainsi que des pistes concrètes proposées aux étudiants de la Haute école pédagogique (HEP) de Fribourg, responsables de la formation des futurs enseignants de l’école primaire dans ce canton. L’interdisciplinarité y occupe une place importante. En effet, le nouveau plan d’études pour la Suisse francophone place cette dernière au cœur de l’enseignement obligatoire. Afin d’offrir le maximum de chance à cette interdisciplinarité de sortir des seules déclarations de bonnes intentions, l’unité de recherche en didactique des sciences et éducation au développement durable de la HEP de Fribourg l’a non seulement intégrée comme base d’enseignement dans l’ensemble de ses cours, mais elle tente également de la proposer comme projet institutionnel. Divisé en quatre parties complémentaires, cet article présente une vision complète de la place et de la manière dont l’éducation en vue d’un développement durable et de l’interdisciplinarité s’installent dans le système scolaire, depuis les directives administratives officielles jusque dans la formation des futurs 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 | 0.011 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".