Analyse d’un Projet Pilote d’Intégration d’une Approche par les Situations dans l’Éducation de Base de la République Démocratique du Congo
Bibliographic record
Abstract
En 2015, la République Démocratique du Congo (RDC) a entrepris une démarche transitoire de réforme scolaire en adoptant une Approche par les Situations (APS) dans ses programmes pour le primaire. Pour initier cette démarche, le pays a mis en place un projet pilote visant l’amélioration de l’enseignement et des apprentissages des mathématiques et des langues. Dans ce dispositif, des situations ont été crées et des enseignants ont été formés à l’utilisation de ces situations en classe. Le présent article présente les résultats issus des différents outils de collecte de données visant à rendre compte de cette démarche expérimentale en mathématiques mathématiques dans une perspective d’élargissement à l’échelle nationale. Les résultats obtenus font état d’un apport positif de la formation des enseignants et de l’utilisation des situations en classe mais exposent aussi les problèmes fonctionnels de mise en place d’un tel dispositif dans un pays comme la RDC.
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 | 0.017 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".