Effet d’un environnement informatique pour l’apprentissage humain sur la motivation des élèves à faire des mathématiques : caractéristiques des élèves et style de l’enseignant
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche s’intéresse à l’effet d’un environnement informatique pour l’apprentissage humain (EIAH), coconçu avec des enseignants, sur la variation de la motivation des élèves à faire des mathématiques en fonction de leur sexe, de l’appartenance socioéconomique, du niveau de motivation initiale et du style motivationnel de l’enseignant lors de l’usage de cet EIAH en classe. Les principaux résultats, obtenus auprès de 163 élèves, en mesurant leur motivation en prétest et posttest via l’échelle de Vallerand (Vallerand et al., 1989), montrent un effet positif de l’EIAH en fonction de certaines caractéristiques des élèves, notamment pour ceux étant initialement les plus démotivés à faire des mathématiques, et inversement. Cet effet se vérifie particulièrement lorsque l’enseignant favorise l’autonomie des élèves. Mots-clés : EIAH, mathématiques, motivation autonome, modalités pédagogiques
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".