Socialiser et transmettre des savoirs en classe d’éducation physique : une synergie possible au prix d’une autorité pédagogique conciliante
Bibliographic record
Abstract
À la rentrée scolaire 2006, les 249 collèges français les plus en difficulté ont été intégrés dans des Réseaux ambition réussite (RAR). La difficulté des élèves se traduit par des comportements typiques d’absentéisme, d’incivilité, de décrochage, de refus de travailler. Un véritable enjeu de socialisation s’impose alors pour ceux-ci, auquel les enseignants tentent de répondre par le renforcement de leur autorité en classe et l’abandon ponctuel de leurs exigences d’apprentissage. Notre étude de cas analyse l’activité en classe d’un enseignant d’EPS expérimenté et de ses élèves, lors de cycles de gymnastique par ateliers, dans un collège RAR. Elle vise à comprendre comment cet enseignant expérimenté parvient à développer une socialisation scolaire chez les élèves, pourtant réfractaires à toute norme scolaire, sans abandonner ses exigences d’apprentissage. Elle est conduite selon la théorie de « l’action située » et du modèle anthropologique du « cours d’action ». Les matériaux proviennent d’une description ethnographique et d’entretien d’autoconfrontation avec l’enseignant et quatre élèves. Les résultats montrent que l’enseignant installe un processus de socialisation « silencieux » par la mise en synergie de la socialisation scolaire et de la transmission de savoirs disciplinaires en gymnastique.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".