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Record W3195960889 · doi:10.20381/ruor-26608

Vivre une démarche de résolution de problèmes par la pensée design : une étude de cas

2021· dissertation· fr· W3195960889 on OpenAlexaboutno aff
Natacha Louis

Bibliographic record

VenueuO Research (University of Ottawa) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse multidisciplinary academic research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis la publication du rapport américain intitulé The Next Generation Science Standards (NGSS, 2013), plusieurs états américains ont officiellement adopté une différente orientation à l’enseignement des sciences et des technologies (ST). Selon Wysession (2014), l’approche préconisée par ces mesures américaines vise une perspective globale, transdisciplinaire et pratique de l’enseignement des sciences grâce à l’intégration de disciplines connexes telles que l’ingénierie, les mathématiques (STIM), l’environnement (STIME), les sciences sociales et la culture (STES). L’auteur explique que ces mesures permettent de refléter davantage la réalité contemporaine et contextuelle des activités scientifiques. Cette même perspective transdisciplinaire a été proposée par divers chercheurs dans le domaine pour son application au Canada (Aikenhead 2003; Charland, 2009; De Coninck 2009). Pour sa part, Aikenhead (1996, 1999, 2003) souligne depuis plusieurs années l’importance d’inclure les dimensions socioculturelles et environnementales à l’enseignement des sciences et technologies afin que les jeunes apprenants soient conscients des différents enjeux culturels, sociétaux et environnementaux inhérents à toute activité scientifique et technologique. Or, bien que l’on puisse constater la contribution des travaux d’Aikenhead dans les programmes canadiens des sciences et technologies, la mise en place de situations pédagogiques axées sur des démarches d’investigation ou de résolutions de problèmes en sciences qui prennent en compte les dimensions socioculturelles et environnementales semblent moins maitrisées, et du coup, souvent délaissées par les enseignant(e)s qui manquent de ressources et de stratégies pour piloter de telles activités scientifiques. Pourtant, lorsqu’authentique et contextualisée, une démarche de résolution de problèmes axée sur des problèmes réels et ouverts peut être une occasion intéressante de consolider les apprentissages en ST, de faire des liens entre les divers concepts scientifiques et d’intégrer les dimensions environnementales et socioculturelles essentielles au développement des responsabilités citoyennes chez les apprenant(e)s. Dans le cadre de notre recherche, nous nous sommes intéressée à la pensée design (Brown, 2009) en tant que démarche de résolution de problèmes ouverts pertinente à l’enseignement en sciences en général, et à l’enseignement technologique en particulier puisque la pensée design centrée sur l’humain sensibilise les solutionneurs aux dimensions environnementales, sociales et éthiques liées à toute activité scientifique et/ou technologique. Le but de notre recherche qualitative-interprétative était de comprendre l’expérience vécue ainsi que les compétences mobilisées par des participant(e)s durant le processus de la démarche de pensée design visant à trouver des solutions au problème lié à l’aménagement des espaces extérieurs sur le campus d’une université ontarienne. Pour ce faire, nous avons mené une expérimentation échelonnée sur une période de quatre mois auprès de six futur(e)s enseignant(e)s issu(e)s de l’immigration récente de la région d’Ottawa désirant explorer un processus de résolution de problèmes axé sur la pensée design afin de développer leurs pratiques d’enseignement en ST. Afin de répondre à notre première question de recherche, soit, « comment les futur(e)s enseignant(e)s vivent-ils/elles leur expérience à chaque étape de la démarche de pensée design ? », nous nous sommes appuyée sur le modèle d’apprentissage expérientiel inspiré des travaux de Kolb (1984), de Steineker et Bell (1979) et de ses précurseurs (Dewey, 1938; Knowles 1970; Lindeman, 1926; Rogers, 1970). Par la suite, une adaptation des grilles d’indicateurs de compétences développées par Pruneau et coll. (2012) et par Jefferson et Anderson, (2017) nous a permis d’identifier des compétences susceptibles d’être mobilisées par les participant(e)s à chaque étape de la pensée design, et ainsi de répondre à notre deuxième questions de recherche, soit, « quelles compétences sont mobilisées par les participant(e)s et par le groupe à chaque étape de la démarche ? ». Cette étude nous a d’abord permis de situer la pensée design en termes de démarche de résolution de problèmes axée sur l’apprentissage expérientiel, et dans le cadre de notre expérimentation, constituée d’une double perspective. D’une part, l’apprentissage par la résolution de problèmes et d’autre part, l’apprentissage pour l’environnement. Les résultats de notre étude révèlent que les participant(e)s ont pu s’engager activement à trouver des solutions à un réel problème environnemental. Quatre niveaux d’implications à l’apprentissage expérientiel ont pu être observés, soit l’exposition, la participation, l’identification et l’intériorisation. De plus, nous avons pu identifier plusieurs compétences individuelles qui ont été mobilisées durant les étapes de la pensée design. Or, ce sont surtout les compétences collectives qui ont été les plus déterminantes et celles qui ont eu une plus grande influence sur la qualité des solutions proposées durant notre expérimentation. Enfin, l’expérience vécue par les participant(e)s fut celle d’un parcours marqué par une conscientisation des besoins environnementaux ressentis par les étudiants vivant sur le campus, un engagement collectif à trouver des solutions durables pour la communauté universitaire et une grande appréciation pour leurs accomplissements.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.024
metaresearch head score (Gemma)0.040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.126

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0240.040
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0050.005
Science and technology studies0.0100.017
Scholarly communication0.0280.023
Open science0.0060.008
Research integrity0.0080.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.003

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 head0.126
GPT teacher head0.399
Teacher spread0.273 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Published2021
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