Étayer des démarches d’investigation avec le numérique : difficultés rencontrées lors de la mise à l’épreuve d’une application
Bibliographic record
Abstract
Le Carnet-Numérique de l’Élève-Chercheur (CNEC) est une application dont la fonction principale est d’étayer des démarches d’investigation. Il vise notamment à faciliter la rédaction de propositions scientifiques : questions, formulation d’hypothèses ou de protocoles. Au cours d’une étude de terrain menée auprès de quatre enseignants dans deux écoles primaires et deux collèges, nous nous sommes intéressé aux modes d’appropriation de la technologie par les praticiens. Nous avons mobilisé la théorie de l’activité d’Engeström pour appréhender, au prisme de la notion de contradiction, les tensions que génère en classe l’utilisation des étayages. Bien que les intentions didactiques portées par le CNEC soient alignées avec les programmes, elles entrent en contradiction avec la manière dont les praticiens mènent généralement une démarche d’investigation. Le risque de dévoiement des fonctionnalités s’en trouve accru, ce qui limite la possibilité d’utiliser les étayages pour la formation continue des enseignants, l’un des rôles qui leur avait été initialement attribué.
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 | 0.157 | 0.205 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.020 |
| Open science | 0.004 | 0.021 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".