Il était une fois des contes en contextes : retour sur une expérimentation au primaire en Guadeloupe et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cet article décrit une expérimentation qui a été réalisée dans le cadre d’un programme de recherche plus large intitulé « Technologie éducative pour l’enseignement en contexte ». Cette itération s’appuie sur des apprentissages collaboratifs synchrones et asynchrones entre des élèves de Guadeloupe et du Québec, autour d’un objet d’enseignement particulier et commun, le conte. La méthodologie retenue est de type Design-Based Research, et ce, en collaboration avec l’enseignant titulaire de chacune des classes. Elle a consisté à faire travailler deux classes du primaire (élèves de 10 à 11 ans pour la Guadeloupe et de 10 à 12 ans pour le Québec), chacune travaillant sur un conte régional propre à son contexte, en vue d’échanger sur les différences et les ressemblances entre chaque conte, puis d’écrire un conte en commun à la fin de projet. Cette expérimentation a pour objectif de créer des effets de contexte, c’est-à-dire des décalages entre des conceptions d’élèves de deux contextes différents autour d’un objet précis. L’analyse des résultats montre que les élèves des deux territoires sont passés de conceptions majoritairement spontanées et acontextuelles du conte à des conceptions plus confirmées et contextuelles, voire bicontextuelles. Des pistes de réflexion didactique sont ensuite proposées en vue d’exploiter les effets de contexte dans la conception et la mise en œuvre de scénarios pédagogiques au primaire.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".