Les intra-actions sociomatérielles au service de l’apprentissage mathématique
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de ce numéro thématique sur les interactions sociales au service des apprentissages mathématiques, nous souhaitons mettre l’accent sur des éléments théoriques nouveaux, issus des courants du nouveau matérialisme et du posthumanisme, qui permettent de réexaminer le concept d’interaction sociale afin de mieux comprendre l’aspect matériel de l’activité mathématique. Comment peut-on considérer les interactions entre élèves, et entre enseignant ou enseignante et élèves, d’une manière différente afin de formuler une théorie de l’apprentissage ou du concept qui reconnaisse l’aspect matériel du monde physique, du langage, des interactions sociales et des concepts, y compris des concepts mathématiques, et qui nous amène ainsi à redéfinir la notion même d’interaction? En mêlant transcription narrative de l’enregistrement vidéo d’une leçon de mathématiques, qui a eu lieu dans une classe de première année d’immersion française dans une école de Colombie-Britannique, avec notre interprétation du concept d’intra-action, nous proposons de repenser l’acte d’enseignement-apprentissage comme un acte certes social, mais aussi, avant tout, matériel.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".