L’adaptation du modèle de la transposition didactique à l’éducation préscolaire : un éclairage nouveau sur le rôle de l’enseignante lors du jeu symbolique pour faire émerger l’utilisation des savoirs mathématiques chez les enfants
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche porte sur la mise en place de l’adaptation du modèle de transposition didactique de Chevallard (1991) à l’éducation préscolaire. Cette recherche qualitative réalisée auprès de deux enseignantes et 33 enfants d’âge préscolaire vise deux objectifs : 1) identifier la posture de l’enseignante quant à son implication dans le jeu symbolique des enfants avant et après la mise en place d’un dispositif de formation ; 2) décrire les rôles adoptés par l’enseignante dans le jeu symbolique des enfants, à la suite d’un dispositif de formation, en lien avec l’opérationnalisation d’une transposition didactique interne des savoirs éveillés vers les savoirs utilisés en mathématiques. Une analyse de contenu thématique déductive (Braun et Clarke, 2006) a été réalisée à partir du cadre théorique de Lemay et al., 2017, adapté de Johnston et al., 2005 qui ont identifié quatre rôles que l’enseignante peut adopter dans le jeu des enfants. Les analyses mettent en évidence un changement de posture chez les enseignantes ainsi que l’adoption de trois nouveaux rôles dans les jeux des enfants : observateur, cojoueur et leader de jeu. Les résultats permettent de porter un regard nouveau sur l’importance du rôle occupé par les enseignantes lors du jeu symbolique afin de permettre à l’enfant d’utiliser ses savoirs mathématiques et ce, en respectant les fondements de l’approche développementale.
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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".