L’interprétation et le dépistage des difficultés d’apprentissage en mathématiques au primaire : apports de l’approche anthropo-didactique
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a pour but d’explorer de quelle manière les différentes perspectives explicatives des difficultés d'apprentissage teintent le discours des professionnels en éducation lorsque ceux-ci se positionnent par rapport aux fondements des difficultés d’apprentissage en mathématiques. Par le biais d’entretiens semi-dirigés, 14 professionnels en éducation ont partagé leur expérience et leur vision concernant l’interprétation des difficultés d'apprentissage en mathématiques. De plus, ceux-ci ont discuté des différentes modalités permettant d’effectuer le dépistage de ces difficultés. Les résultats dégagés par le biais de l’analyse des discours formulés mettent en lumière les différents thèmes se rapportant à trois perspectives explicatives (cognitiviste, didactique et sciences sociales). Les résultats permettent aussi de relever l’apport complémentaire de l'approche anthropodidactique se rapportant à la perspective des sciences sociales qui, par sa récente apparition dans les écrits scientifiques québécois, est peu fréquemment considérée par les chercheurs et les professionnels œuvrant dans le milieu de l’éducation.
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 | 0.024 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.054 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".