La planification d’une activité Maker : une planification dynamique et flexible pour répondre aux besoins des élèves
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce travail de recherche est d’explorer comment le personnel enseignant conçoit la planification d’une activité de type Maker à l’école. Plus spécifiquement, nous cherchons à comprendre comment il véhicule les trois éléments associés au mouvement Maker retenus par Martin (2015) à savoir les outils numériques, la communauté et la mentalité du fabricant. Cet auteur juge ces éléments essentiels à la pérennité du mouvement en éducation. Ce mouvement, communément appelé « do-it-yourself », rencontre depuis plusieurs années un engouement sans précédent, notamment auprès du personnel enseignant qui s’imprègne de la philosophie Maker en vue de créer de nouveaux environnements d’apprentissage et préparer l’élève au monde du 21e siècle. La diversité des outils orientés Maker (p. ex. Arduino, Scratch ou l’impression 3D) et leurs facilités d’utilisation ont grandement contribué à cet enthousiasme. Dans notre étude, nous avons mené des entrevues auprès d’enseignantes et d’enseignants des écoles de langue française de l’Ontario, précisément de la région d’Ottawa. Notre étude a permis de révéler trois éléments importants dans la planification d’une activité de type Maker : 1) la création d’un esprit de communauté Maker; 2) l’implantation d’une mentalité Maker par les actes; et 3) l’émergence d’une planification dans l’action.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".