Les classes flexibles : plus qu’un simple amenagement, un cheminement reflexif
Bibliographic record
Abstract
L’aménagement flexible des classes a gagné en popularité dans la dernière décennie au Québec, mais peu de recherches se sont intéressées à comprendre les processus réflexifs qui sous-tendent les choix de stations de travail chez l’élève. Ce projet vise à décrire quelles stations de travail sont utilisées par les élèves et à explorer les critères et processus déterminant leurs choix d’une place. Un devis mixte, séquentiel explicatif a été privilégié. La fréquence d’utilisation de 14 stations de travail a été colligée auprès de 13 élèves d’une classe de 5e année pendant 3 journées. Des entrevues qualitatives ont été effectuées auprès de 9 d’entre eux et analysées selon une méthode d'analyse de contenu afin d’explorer leur processus réflexif. Les stations de travail de groupe ainsi que celles offrant diverses postures sont majoritairement choisies. Les élèves effectuent un cheminement réflexif marqué par trois phases : exploration, découverte et savoirs d’expérience pour arriver à faire un choix réfléchi en fonction de critères de sélection qu’ils ont élaborés pour prioriser leurs apprentissages. Considérant le cheminement réflexif de l’élève, les conditions de la classe flexible pourraient favoriser l’autorégulation et le développement des connaissances métacognitives.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".