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Record W3121116515 · doi:10.4000/ejrieps.5436

L’action située : critique mesurée d’une approche novatrice de l’apprentissage

2010· article· fr· W3121116515 on OpenAlexaff
Jean-François Desbıens

Bibliographic record

VenueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis la fin des années 1980, on assiste à un déplacement du focus des travaux de recherche sur l’apprentissage, la pensée et l’action vers l’analyse du processus d’interaction de l’individu avec l’environnement. L’action située (AS) est un courant de pensée sur l’apprentissage qui correspond à cette tendance qui s’affirme depuis une vingtaine d’années et pour lequel on constate un engouement certain. Cet article a pour objet d’en faire une critique mesurée, c’est-à-dire que l’on tentera d’en montrer l’originalité et d’en faire valoir les apports à une meilleure compréhension de l’apprentissage, mais aussi de montrer que sa rupture avec d’autres approches comme celle de la psychologie cognitive ne va pas sans soulever certaines questions de fond. Pour débuter, il s’agira de rappeler que l’apprentissage est au cœur de l’existence de l’être humain et de montrer l’originalité du regard que pose l’AS sur ce phénomène individuel et socio-culturel. Ensuite, il sera question de résumer les idées importantes de l’AS à propos des rapports entre apprentissage, pensée, action et situation pour ensuite les mettre en tension avec celles de la psychologie cognitive. La dernière section de l’article expose des problèmes relatifs à la production des savoirs, à la participation des membres et à la régulation des communautés de pratiques à l’aide de deux exemples, l’un plus général et l’autre plus directement collé à la réalité du sport.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.050
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.322
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0500.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.425
GPT teacher head0.553
Teacher spread0.128 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2010
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