Collaborer pour développer des pratiques d’enseignement de science et technologie à l’école primaire : des retombées pour la pratique, la recherche et la formation
Bibliographic record
Abstract
Le développement des pratiques d’enseignement est un processus long et complexe pouvant se faire dans différents contextes. Pour soutenir un tel développement, la collaboration entre différents acteurs est souvent mise de l’avant dans des perspectives allant de la formation continue à la recherche. La question des retombées de tout ce travail de collaboration demeure toutefois difficile à saisir. Afin d’apporter un éclairage sur cette question, ce texte propose une réflexion sur les retombées de trois projets de recherche collaborative menés avec des enseignants du Saguenay, de 2004 à 2016, pour développer et documenter des pratiques d’enseignement de science et technologie au primaire. Pour ce faire, une mise en contexte présente l’évolution de ces projets, quelques balises théoriques en donnent les orientations et les considérations méthodologiques en décrivent le déroulement. Les constats sont ensuite présentés en termes de retombées pour la pratique, la recherche et la formation.
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 | 0.068 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.029 |
| Open science | 0.003 | 0.020 |
| Research integrity | 0.008 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".