MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4224287662 · doi:10.37571/2022.0201

Grille de lecture de la compétence de résolution collaborative de problèmes dans le cadre des activités de robotique pédagogique

2022· article· fr· W4224287662 on OpenAlex
Raoul Kamga, Margarida Roméro, Sylvie Barma

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueDidactique · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicInnovative Teaching and Learning Methods
Canadian institutionsUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’importance de développer la compétence de résolution collaborative de problèmes des futurs enseignants de l’enseignement primaire a été soulignée par plusieurs études. Cependant, l’évaluation de cette compétence selon les actions déployées durant les activités de robotique pédagogique demeure très peu documentée. L’objectif de notre étude est de proposer aux enseignants une grille d’évaluation de la compétence de résolution collaborative de problèmes selon les différentes actions constituant l’activité de robotique pédagogique. Nous avons analysé une activité de robotique pédagogique réalisée par une équipe de quatre futurs enseignants de l’enseignement primaire, en mobilisant les concepts d’activité, d’action et d’opération de la théorie de l’activité et la matrice de résolution collaborative de problèmes proposée par Kamga (2019). Les résultats obtenus permettent de proposer une grille constituée de cinq actions : la modélisation de la construction du robot, la construction du robot, la modélisation du programme du robot, la programmation du robot et sa mise à l’essai et l’organisation de l’équipe.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.491
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.373
Teacher spread0.350 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it