COMPÉTENCES CONSTRUITES PAR DE TRÈS JEUNES ÉLÈVES TRAVAILLANT AVEC DES LIVRES D’ART : RÉCIT DE PRATIQUE, OBSERVATIONS ET ANALYSES
Bibliographic record
Abstract
Les compétences de lecture d’oeuvres d’art sont pour la plupart des compétences complexes et expertes. En conséquence, que peuvent apprendre des élèves de maternelle avec des livres d’art ? Quels apprentissages sont réellement acquis par les élèves dans ces situations ? Qu’est-ce qu’apprendre à lire une oeuvre d’art ? En s’appuyant sur des extraits de séances dans une classe multiâge de maternelle (de trois à cinq ans), la présente contribution propose de réfléchir aux apprentissages pouvant être mobilisés par le travail avec des oeuvres d’art : des attitudes comme la motivation ou la curiosité, des savoir-faire comme des comparaisons ou des tissages ou encore des connaissances sur les oeuvres d’art et leur auteur. Comme nous l’illustrerons, certains élèves sont capables de s’interroger sur le sujet représenté, sur la réalisation pratique de l’oeuvre, sur le style de l’artiste, ou de convoquer d’autres oeuvres d’art comportant des éléments qui peuvent être comparés. Ces élèves sont en train de se constituer une véritable pinacothèque mentale.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".