LE TRAVAIL MATHÉMATIQUE EN INTERACTION AVEC UN LOGICIEL DE GÉOMÉTRIE DYNAMIQUE TRIDIMENSIONNELLE
Bibliographic record
Abstract
Il arrive souvent que les didacticiels pour l’enseignement des mathématiques se constituent en référence à des modèles informatiques, laissant implicites les modèles d’apprentissage qui découlent de l’usage de l’outil et qui auraient pu contribuer à sa conception. Dans le jeu des allers et retours entre les concepteurs et les usagers, si les nouvelles possibilités de développement communautaire facilitent déjà le raffinement de l’outil logiciel selon les demandes enseignantes, il favorise aussi l’appropriation au comportement humain qui utilise déjà l’outil. Ce n’est donc pas tant dans les mathématiques représentées qu’il faut chercher les modèles d’apprentissage, mais plutôt en regardant les interactions de celui dont l’action «interroge» un milieu logiciel qui lui «répond». En considérant les conceptions de l’élève et l’espace de travail mathématique qui émergent d’interactions réelles ou potentielles, notre propos vise à rendre compte du travail mathématique engendré par l’usage du logiciel de géométrie dynamique tridimensionnelle GeoGebra 3D.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".