Les interactions entre élèves médiatisées par des indices comme facteur déclencheur de progrès collectifs et individuels en situation d’apprentissage coopératif face à une tâche complexe de mathématiques
Bibliographic record
Abstract
Cette étude exploratoire s’appuie sur une analyse qualitative des interactions entre élèves confrontés à la résolution d’une tâche complexe de mathématiques lors d’un travail de groupe structuré selon les principes de l’apprentissage coopératif. Plus précisément, elle cherche à voir l’impact des régulations interactives entre élèves, médiatisées par des indices visant à soutenir les processus de représentation et de vérification, sur les performances collectives (la résolution de la tâche complexe durant le travail de groupe) et individuelles (la résolution d’une tâche de réinvestissement, à réaliser seul après le travail de groupe). L’enjeu de l’article est non seulement de donner à voir la potentielle richesse des interactions entre élèves, mais aussi de pointer les difficultés liées au travail de groupe, et ceci même quand celui-ci a été conçu en s’appuyant sur une approche méthodologique (l’apprentissage coopératif) dont l’efficacité a été largement démontrée.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".