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Record W2792348996 · doi:10.7202/1043533ar

Situations d’enseignement-apprentissage multidisciplinaires à partir d’albums de littérature jeunesse : une pratique littératiée contextualisée

2018· article· fr· W2792348996 on OpenAlexaffvenueabout
Julie Myre-Bisaillon, Anne Rodrigue, Carl Beaudoin

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWriting and Handwriting Education
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Vingt enseignantes titulaires de classes multiâges dans une région rurale et défavorisée du Québec ont expérimenté des situations d’enseignement-apprentissage basées sur la littérature jeunesse afin d’enseigner la littératie, c’est-à-dire la lecture, l’écriture et les mathématiques, de manière inclusive. Quarante-trois élèves ont participé à des entretiens de groupe semi-dirigés et ce sont ces résultats qui seront présentés. L’ensemble des résultats issus des productions des élèves et des entretiens menés avec les enseignantes et les élèves démontrent que l’approche proposée permet des apprentissages plus contextualisés et que le plaisir, la créativité et la liberté sont des possibilités plus réelles. Étant donné l’espace disponible dans le cadre de cet article, seuls les résultats liés aux perceptions des élèves sur leurs apprentissages seront considérés en raison de leur intérêt quant à la nature de l’approche d’enseignement proposée. Ces perceptions tendent à démontrer que l’approche à partir de l’album de littérature jeunesse semble permettre de contextualiser les apprentissages et d’en faire un contexte social.

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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.397
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.026
GPT teacher head0.337
Teacher spread0.311 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2018
Admission routes3
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