Comparaison des mises en œuvre d’un même dispositif d’aide dans des contextes différents
Bibliographic record
Abstract
Lors d’une recherche collaborative (Bednarz, 2013) menée avec des enseignantes d’une école primaire québécoise (Theis & al., 2014), nous avons travaillé à l’élaboration et la mise en œuvre de dispositifs d’aide destinés à préparer certains élèves en difficulté en mathématiques à la séance en classe entière qui devait suivre. En nous appuyant sur le triplet des genèses (Sensevy, Mercier & Schubauer-Leoni, 2000), nous avons modélisé trois fonctions de ce dispositif d’aide : une fonction mésogénétique, une fonction chronogénétique et une fonction topogénétique. Notre question est à présent de savoir s’il serait possible d’amener d’autres enseignants à s’approprier ce dispositif tout en préservant ces fonctions. Pour cela, nous avons étudié sa mise en place par un enseignant, n’ayant pas participé à la conception de ce dispositif et nous l’avons comparée aux mises en œuvre observées lors de notre recherche collaborative.
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 | 0.015 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".