L’enseignement des mathématiques dans l’enseignement spécialisé est-il pavé de bonnes analyses d’erreurs?
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La mise en oeuvre de nouveaux moyens d’enseignement mathématiques en Suisse Romande vise, entre autres, à modifier le statut de l’erreur en classe. On tend à la considérer comme un support possible pour les apprentissages des élèves et on encourage de plus en plus les enseignants à travailler en ce sens. Des cours de formation continue concernant l’erreur leur sont ainsi proposés, selon un modèle qui procède : du repérage de l’erreur, de la description de la procédure qui l’a provoquée, de la recherche d’une ou de plusieurs origines possibles, de la mise en place d’un dispositif pour tester la pertinence des hypothèses effectuées et de la proposition d’activités de remédiation. Nous pensons toutefois que bon nombre d’erreurs que nous avons repérées dans le champ de l’enseignement spécialisé se prêtent mal à une telle analyse et nous en donnerons quelques exemples. Nous essaierons aussi de montrer en quoi la question de l’erreur est une question sensible dans l’enseignement spécialisé et comment elle est susceptible d’influer sur l’enseignement des mathématiques qui s’y trouve dispensé. Nous parlerons également des difficultés à utiliser l’erreur comme support pour favoriser les apprentissages dans l’enseignement spécialisé. Nous conclurons enfin par l’énoncé de quelques perspectives concernant la place de l’erreur dans la formation en enseignement des mathématiques des enseignants spécialisés.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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 it