Comment le champ de la didactique des sciences et de la technologie et celui de la pédagogie universelle peuvent-ils s’enrichir et couvrir leurs angles morts respectifs ?
Bibliographic record
Abstract
La pédagogie universelle promeut un enseignement des sciences et de la technologie pour toutes et tous en guidant le personnel enseignant dans la planification de cours qui permettent aux personnes apprenantes de développer leur plein potentiel (ce qu’on appelle la visée humaniste de l’enseignement des sciences et de la technologie), d’apprendre à utiliser les sciences et la technologie dans leur quotidien (visée utilitariste), et d’acquérir des connaissances et de développer des compétences qui mèneront celles et ceux qui le souhaitent vers une carrière à teneur technoscientifique (visée technocratique). Or, l’enseignement des sciences et de la technologie est également associé à des buts plus collectifs et politisants (visées démocratique et activiste), sur lesquels la pédagogie universelle met moins l’accent. Pourtant, la pédagogie universelle pourrait faire des propositions pertinentes en ce sens, et celles-ci pourraient être utiles dans l’enseignement et l’apprentissage des sciences et de la technologie, mais aussi dans d’autres disciplines. Dans cet article, je détaille les apports de la pédagogie universelle à la didactique des sciences et de la technologie, puis je formule des pistes d’enrichissement de la pédagogie universelle à la lumière des travaux réalisés en didactique des sciences et de la technologie.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.021 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".