Apprentissages en éducation à la biodiversité à l’école élémentaire : savoirs et émotions au sujet des arthropodes
Bibliographic record
Abstract
En France, à l’école primaire, l’étude de la biodiversité est rattachée à l’enseignement des disciplines scientifiques et à l’éducation au développement durable. Une analyse des programmes pour l’école primaire montre que les apprentissages attendus dans ce domaine sont essentiellement cognitifs et comportementaux. La dimension affective, dans les recommandations ministérielles et les textes de référence est minimisée sous couvert d’objectivité. Toutefois, de nombreuses recherches font apparaître l’importance de cette dimension dans les apprentissages, en interaction avec la dimension cognitive. Cet article s’inscrit dans une recherche sur ces deux dimensions des apprentissages en éducation à la biodiversité à l’école primaire. Elle s’appuie sur l’étude d’arthropodes, et plus particulièrement d’insectes. Le cadre conceptuel est construit sur l’analyse des savoirs scientifiques et des savoirs de sens commun ainsi que sur l’identification des émotions à l’aide d’un modèle de la maturité affective. La méthodologie est fondée sur une analyse multivariée des réponses à un questionnaire. Le protocole expérimental a été réalisé auprès d’un échantillon de 285 élèves de 8 à 12 ans, répartis en trois groupes selon le degré d’implication de l’étude d’arthropodes dans l’enseignement suivi. Il existe des différences significatives pour chaque groupe d’élèves concernés et des corrélations ont pu être identifiées entre les deux types de savoirs et la maturité affective. Des profils particuliers d’apprenants reliant savoirs et dimension affective ont pu être mis en évidence.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".