Bibliographic record
Abstract
En tant que professeure à la formation des maîtres, nous constatons qu’il est difficile pour nos étudiants d’adhérer à l’enseignement des mathématiques dans une perspective socioconstructiviste. Cela peut s’expliquer, en partie, par le fait que, dans leur parcours scolaire, ces étudiants ont vécu peu d’expériences de ce genre. Leur propre apprentissage des mathématiques a surtout été centré sur des explications et des démonstrations. De ce fait, ils tendent à reproduire ces comportements malgré les théories socioconstructivistes qui leur ont été préalablement enseignées. L’apprentissage par problèmes nous a servi de cadre de référence pour développer, en partenariat avec deux écoles primaires, un projet où les étudiants interviennent directement auprès d’enfants en grande difficulté d’apprentissage en mathématiques. Ces rencontres modifient le répertoire expérientiel des étudiants et deviennent des points d’ancrage pour planifier et piloter des situations d’enseignement-apprentissage qui favorisent la construction des concepts mathématiques chez les enfants.
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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".