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Record W2493187825 · doi:10.71781/6130

Mise à l’essai d’une séquence d’apprentissage intégrant des chansons comme source primaire pour développer la compétence 2 : interpréter la réalité sociale à l’aide de la méthode historique

2015· dissertation· fr· W2493187825 on OpenAlexaboutno aff
Josée Henry

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2015
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire a pour objet la mise à l’essai d’une séquence d’apprentissage intégrant des chansons comme sources primaires pour développer la compétence 2– interpréter la réalité sociale à l’aide de la méthode historique. Le ministère de l’Éducation du Québec et les écrits scientifiques (Côté, 2008; LENOIR et SAUVÉ, 2010; Turner-Bisset, 2001) s’attendent à ce que l’élève terminant ses études secondaires raisonne à partir de faits tirés des sources qui lui sont accessibles, notamment des sources primaires. Or, on constate trois lacunes dans la pratique enseignante : le petit nombre de sources travaillées, l’inégalité de leurs interprétations et la faiblesse de leurs critiques (Byrom, 2005; Pickles, 2010; Watson, 1998). Aussi, peu de cas utilisent la chanson comme source primaire. La séquence d’apprentissages sur la Deuxième Guerre mondiale que l’enseignante française Sylvaine Moreau (2012) a rendue disponible sur Internet a donc servi de point de départ à cette mise à l’essai afin de comprendre ce qu’il en est. Comme il y a un aller-retour régulier prévu entre l’adaptation du matériel pédagogique au contexte scolaire québécois et les observations en classe c’est la recherche-développement qui semble l’approche la plus efficace (Artigue, 1989; Harvey et Loiselle, 2009). Quatre enseignants montréalais ont accepté une entrevue avec l’auteure de cette recherche. Ils ont adapté le matériel au contexte scolaire, ils ont été observés en classe et les réponses écrites des élèves ont été analysées grâce, notamment, au programme N’Vivo. En explorant les données qualitatives recueillies, on constate le petit nombre de sources travaillées puisque les réponses ne reprennent que ce qui a été vu en classe, priorisant même certains types de sources. La faiblesse des critiques est criante puisque des étapes jugées « inutiles » par certains élèves sont laissées incomplètes. Finalement, l’auteure remarque l’inégalité des interprétations liée à une barrière de niveau de langue. Les métaphores et le vocabulaire de certaines chansons semblent un défi.

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)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.090

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.025
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0080.013
Scholarly communication0.0130.015
Open science0.0020.007
Research integrity0.0040.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0250.005

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.

Opus teacher head0.068
GPT teacher head0.310
Teacher spread0.242 · 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 designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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

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Published2015
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