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Record W2484949836 · doi:10.26522/vp.v13i1.1374

Apprendre et pratiquer sa créativité : des dispositifs en actes inspirés de la démarche des arbres de connaissances

2016· article· fr· W2484949836 on OpenAlexvenueno aff
Aude Ramseier, Sabine Oppliger

Bibliographic record

VenueVoix Plurielles · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCreativity in Education and Neuroscience
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article décrit et analyse l’émergence de la créativité dans un contexte scolaire dans une classe d’élèves de neuf à onze ans dans le canton de Vaud en Suisse. Il s’appuie sur les bases d’une recherche-action menée par une des auteures durant l’année scolaire 2011-2012. Les dispositifs mis en place, inspirés de la démarche des arbres de connaissances (Authier et Lévy 1996) et des principes des communautés d’apprenants (Brown et Campione 1995), proposent des conditions-cadre propices à une culture de créativité partagée qui institutionnalise cette dimension en l’intégrant dans un processus continu qui la légitime comme objet d’apprentissage. Cette recherche permet de questionner les relations entre les conditions-cadre proposées par les dispositifs présentés et des éléments liés à la créativité, à savoir ce qui peut la promouvoir dans un contexte d’apprentissage scolaire. La question de recherche a été formulée de la manière suivante : en quoi les dispositifs mis en acte proposent des conditions-cadre favorables à l’émergence de la créativité des élèves ? Les résultats mettent en évidence une posture d’auteur-acteur endossée par les élèves. La posture de l’enseignant est aussi abordée ainsi que son rôle en tant qu’accompagnateur facilitateur qui intègre de manière intentionnelle et transversale la créativité dans son enseignement. Il est le garant de la conduite de cette démarche qui mobilise les potentialités individuelles au service du collectif et de la co-création d’une culture de la reconnaissance des compétences des élèves en classe par la création d’espaces qui la rendent possible.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.061
Threshold uncertainty score0.122

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0110.030
Scholarly communication0.0120.006
Open science0.0010.008
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.367
Teacher spread0.331 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations1
Published2016
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