Intégration des TIC dans l’enseignement des sciences physiques au Maroc dans le cadre du programme GENIE : difficultés et obstacles
Bibliographic record
Abstract
Ce texte présente les résultats d’une recherche exploratoire que nous avons menée auprès de 125 enseignants de sciences physiques dans trois académies marocaines (Fès-Boulmane, Rabat-Salé et Tétouan-Tanger). L’objectif de ce travail est de mener une étude sur l’intégration des TIC dans l’enseignement des sciences physiques au secondaire au Maroc et également de recueillir les opinions des enseignants qui ont bénéficié de la formation à ces outils dans le cadre du programme GENIE.Les résultats obtenus montrent que 94,4 % des enseignants interrogés expriment un grand intérêt pour l’utilisation des TIC dans leurs pratiques pédagogiques. Cependant, seulement 8 % d’entre eux intègrent les TIC de façon régulière en classe. Ce paradoxe est dû principalement à trois obstacles. Le premier obstacle concerne l’insuffisance des équipements matériels au sein des établissements, le deuxième, le manque de logiciels et d’applications adaptés aux programmes enseignés, et le troisième la qualification et la formation 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 | 0.021 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".