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Record W3145455881 · doi:10.4000/ejrieps.5931

Analyse didactique des curriculums officiels d’éducation physique en France, en Suisse romande et au Québec

2021· article· fr· W3145455881 on OpenAlexaboutno aff
David Bezeau, Mathilde Musard, Daniel Deriaz

Bibliographic record

VenueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicPhysical Education and Pedagogy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le contexte du virage curriculaire pris par les politiques éducatives, cette étude ancrée dans une approche didactique curriculaire a pour but de documenter les composantes des curriculums officiels de la France, du Québec et de la Suisse romande dans le cas de l’éducation physique (EP) pour la scolarité obligatoire, depuis les finalités éducatives générales jusqu’à la discipline de l’EP (finalités et visées, contenus, modalités d’enseignement, de progression et d’évaluation). Il s’agit aussi d’étudier l’articulation entre ces différentes composantes (Lenoir, 2014) et de repérer des éléments de convergence et de divergence entre ces trois curriculums. Les résultats montrent que les finalités éducatives sont sur-prescrites, alors que les composantes disciplinaires relatives aux contenus de l’EP, aux modalités d’enseignement, de progression et d’évaluation sont peu, voire pas documentées. Au-delà de ces convergences, nous avons pointé des spécificités dans les trois curriculums d’EP, en particulier dans les relations entre les composantes des curriculums. Cette étude ouvre des perspectives pour les recherches didactiques. Elle invite notamment à discuter de la cohérence d’ensemble du curriculum, de la pertinence des contenus prescrits ainsi que des conditions d’acquisition de ce qui est indispensable à tous les élèves à l’issue de la scolarité obligatoire (Lebeaume, 2019b).

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)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.013
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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.618
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.201
GPT teacher head0.530
Teacher spread0.329 · 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 designObservational
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

Citations9
Published2021
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