Pensée historique et problématisation des apprentissages : identification de modèles dans les écrits scientifiques anglophones
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse conceptuelle des écrits scientifiques anglophones sur la pensée historique sous l’angle de la problématisation des apprentissages. Une telle démarche est nécessaire dans le contexte actuel. D’une part, les prescrits didactiques incitent les enseignants à problématiser les apprentissages en classe d’histoire. D’autre part, les modèles de pensée historique véhiculés par ces écrits sont sollicités dans l’espace francophone par de nombreux didacticiens. L’objectif de cette analyse consiste à interroger ces modèles sous l’angle de la problématisation, pour rendre compte des situations-problèmes qu’ils commandent. Trois types de situation-problème sont identifiés. Un premier consiste à problématiser en fonction des concepts disciplinaires de la pensée historique. Un deuxième cible le processus de résolution par modelage et mise en oeuvre d’euristiques. Un troisième repose sur l’induction de structures sous-tendant les pratiques sociales. Des éléments de convergence et de divergence entre ces types de situation-problème sont discutés au terme de cette analyse conceptuelle.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".