Réussite de l’épreuve unique d’histoire de quatrième secondaire : récit d’une recherche collaborative
Bibliographic record
Abstract
L’article a pour objectif de présenter les résultats obtenus à la suite d’une recherche collaborative menée auprès de huit enseignants d’histoire de deuxième cycle du secondaire de la Commission scolaire du Pays-des-Bleuets pendant l’année scolaire 2014-2015. L’observation d’un faible taux de réussite des élèves de la Commission scolaire (CS) à l’épreuve unique d’histoire de quatrième secondaire, comparativement aux autres CS de la province, est à l’origine de ce projet financé par le Consortium régional de recherche en éducation (CRRE) (Duquette, Lauzon et St-Gelais,, 2016). D’une durée d’un an, le projet visait à mieux comprendre les forces et les faiblesses des élèves pour ensuite développer, avec l’équipe enseignante, des stratégies didactiques adaptées. À la suite de l’analyse de 195 copies d’épreuve unique de juin 2014, nous avons dégagé que la principale faiblesse des élèves était leur difficulté à travailler avec le dossier documentaire : un assemblage de sources historiques permettant de répondre aux questions de l’épreuve. Le texte que nous proposons fera état de l’évolution des stratégies didactiques développées par les enseignants lors de trois communautés d’apprentissage afin de familiariser les élèves à l’analyse des sources documentaires. Nous mettrons également en lumière l’importance de la collaboration entre l’équipe de chercheurs et l’équipe enseignante tant pour parvenir à une réelle transformation des pratiques que pour améliorer nos connaissances en didactique de l’histoire.
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 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".