L’usage du numérique à l’école élémentaire en France : résultats de l’étude « Lire-écrire au CP »
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche exploite les données de l’étude «Lire-écrire au CP» pour déterminer et analyser la part du numérique dans l’enseignement de la lecture en première année d’école élémentaire en France. En moyenne, près de 6 % des tâches de lecture-écriture sont effectuées avec un support numérique. Si l’utilisation de l’ordinateur ou de la tablette demeure marginale, on note en revanche une percée du tableau numérique interactif (TNI). Parmi les 131 classes participant à notre étude, 24 en sont équipées. Elles l’utilisent en moyenne 117 minutes par semaine pour travailler la lecture-écriture. L’analyse des vidéos de ces classes témoigne d’une utilisation majoritairement assez proche de celle du tableau traditionnel. Les analyses multiniveaux conduites n’ont permis de déceler aucun effet de ce type d’usage du TNI sur les progrès des élèves.
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 | 0.005 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".