Twitter pour apprendre en mathématiques : Quel potentiel et quels enjeux pour l’enseignant et pour le chercheur?
Bibliographic record
Abstract
Bien que l’usage des médias sociaux fasse partie intégrante de notre vie sociale, la fonction principale de cet outil ne semble pas être d’apprendre. En prenant l’exemple particulier de Twitter, on retrouve toutefois des initiatives, encore peu répandues, pour apprendre différemment. Cet article de praticiens comporte deux volets. Dans un premier temps, nous abordons le potentiel de Twitter sous l’angle du développement professionnel (Larsen, 2016; Larsen et Liljedahl, 2017), à la fois pour l’enseignant et pour le chercheur, pour s’informer, réseauter, argumenter, puis développer des compétences numériques (essentielles pour le 21e siècle). Dans un deuxième temps, nous partageons notre expérience d’enseignant et de chercheur afin de dégager le potentiel et les enjeux de Twitter pour apprendre en mathématiques au secondaire. Il sera notamment question d’opportunités pour faire des mathématiques différemment et repousser les limites de la classe, ce qui est d’intérêt à la fois pour l’enseignant et pour le chercheur.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.010 |
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".