Kaléidoscope sur l’accroissement des problèmes de mise en égalité dans les manuels scolaires québécois
Bibliographic record
Abstract
Dans les manuels de mathématique québécois du premier cycle du secondaire, favoriser l’expression d’un raisonnement analytique conjugué au désir de convaincre l’élève de recourir au langage littéral semblent être les motifs justifiant l’augmentation de problèmes dont la modélisation peut se traduire par une équation où l’on retrouve l’inconnue dans les deux membres de l’égalité. Cet article expose les résultats d’une étude comparative de ces problèmes que nous avons nommés « mise en égalité » qui ont été recensés dans des manuels issus des réformes de 1992 et 2003. À partir du travail de Marchand et Bednarz (1999), les classes de problèmes, les cadres en jeu ainsi que la représentation et le degré d’explicitation de la mise en égalité seront discutés.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".