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Record W2565328395 · doi:10.12802/relime.13.17415

CONCEPTION ET ANALYSE DE GEOGEBRATUTOR, UN SYSTÈME TUTORIEL INTELLIGENT : GENÈSE D'UN ESPACE DE TRAVAIL GÉOMÉTRIQUE IODINE

2016· article· fr· W2565328395 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueRevista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicIntelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning
Canadian institutionsPolytechnique MontréalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophyArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette contribution montre l’éclairage apporté par le modèle des espaces de travail géométrique (ETG) dans la conception et la validation du système tutoriel intelligent geogebraTUTOR (GGBT). Conçu pour être employé par des élèves de l’école secondaire, ce système se destine au développement de la pensée géométrique dans un contexte de résolution de problèmes de preuve en géométrie euclidienne. Le texte présente d’abord les fondements théoriques qui sous - tendent le développement de GGBT, au sein duquel les ETG agissent en tant que carrefour conceptuel. Au coeur de notre propos, la validation d’une version perfectionnée de GGBT s’effectue en vérifiant l’idonéité de l’espace de travail engendré par l’usage du système tutoriel. Cette phase de vérification, qui s’inscrit dans une suite de phases de recherche et de développement, a pour objectif l’observation et l’analyse du travail de l’élève en tant que géomètre en formation. Les résultats expérimentaux proviennent d’élèves québécois au 2e cycle de l’école secondaire (étape 14-17 ans).

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.806
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.022
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.258 · 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