Un système de formation à l’enseignement des sciences dans le contexte éducatif marocain : des conditions pour une évolution possible
Bibliographic record
Abstract
Des enjeux et des problématiques actuels et futurs vont constituer des facteurs puissants de changement, de modulation et de régulation des modes de pensées, des modes de consommation, et des relations interpersonnelles et intercommunautaires. Une évolution parallèle devrait concerner le système de la formation, plus particulièrement la formation à l’enseignement des sciences. Cependant, par incompétence ou par peur de transgresser les règles établies, dictées par les programmes officiels de formation, la majorité des formateurs perpétuent une tradition de formation et adopteraient exceptionnellement une posture critique par rapport à leurs pratiques de formation. Le système de formation à l’enseignement des sciences au Maroc ne semble pas évoluer en dépit des intentions de réforme manifestées concernant l’amélioration de l’enseignement des sciences. Ce texte relate quelques obstacles et des conditions d'une évolution possible du système de formation à l'enseignement des sciences de la vie et de la terre au Maroc. En fait, cet article essaye d’articuler deux questions principales à savoir les obstacles à l’évolution du système de formation à l’enseignement des sciences et celle relative aux conditions de possibilité de la conception, d’élaboration et de la mise en œuvre de nouveaux modules de formation relativement à l'enseignement des sciences de la vie et de la terre.
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 | 0.009 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".