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Record W4225528104 · doi:10.54932/mldf5092

L’enseignement des mathématiques dans les écoles secondaires du Québec: L’alignement entre les enseignants, les concepts mathématiques des programmes ministériels et les concepts mathématiques utilisés dans les emplois STIM

2022· report· fr· W4225528104 on OpenAlexaffabout
Annie Savard, Alexandre Cavalcante, Daniela D. Caprioara

Bibliographic record

Venuenot available
Typereport
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversity of TorontoMcGill UniversityCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce rapport présente une étude portant sur les concepts et processus enseignés à l’école secondaire au Québec. Il étudie l’alignement entre les concepts enseignés et les concepts utilisés par des travailleurs de l’industrie STIM du Québec, l’alignement entre les motivations et les tensions des enseignants et les concepts mathématiques enseignés, ainsi que l’alignement entre l’épistémologie des enseignants de mathématiques du secondaire, les concepts mathématiques du programme de formation et les mathématiques utilisées par les travailleurs de l’industrie STIM. Dans un premier temps, nous avons fait une analyse des concepts et des processus mathématiques présents dans le programme de formation de l’école québécoise du secondaire, volet mathématique. Nous avons comparé cette analyse avec d’autres programmes de mathématiques. Nous avons étudié les métiers STIM représentés dans les manuels scolaires québécois. Dans un deuxième temps, nous avons interrogé des travailleurs STIM quant aux concepts mathématiques employés dans le cadre de leur travail. Nous avons comparé ces concepts mathématiques à ceux présents dans le Programme de formation de l’école québécoise. Dans un troisième temps, nous avons interrogé des enseignants de mathématiques du secondaire quant à leurs représentations des concepts mathématiques du programme. Nous leur avons fait parvenir un questionnaire et nous avons réalisé des groupes de discussion. Nous avons comparé leurs représentations de ces concepts mathématiques à ceux présents dans le Programme de formation de l’école québécoise. Nos résultats suggèrent que certains concepts mathématiques sont beaucoup utilisés par les travailleurs STIM, mais sont peu enseignés au secondaire. C’est le cas des statistiques qui sont principalement enseignées aux élèves du volet Culture Société Technique, volet qui ne conduit pas à se qualifier dans les programmes STIM du cégep et de l’université. Qui plus est, une grande proportion des enseignants rencontrés disent ne pas apprécier les statistiques. Ces résultats montrent un désalignement important qui pourrait conduire les élèves à une vision tronquée des mathématiques utilisées dans les carrières STIM.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.064
Threshold uncertainty score0.419

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0070.007
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.162
GPT teacher head0.414
Teacher spread0.251 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes2
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