Innover dans l'enseignement de la natation
Bibliographic record
Abstract
Notre contribution rend compte d’une innovation développée dans le cadre de l’enseignement de la natation en EPS. En effet, afin de lutter contre les appréhensions relatives au milieu aquatique qui peuvent constituer un frein à l’acquisition du savoir-nager, nous avons développé une approche reposant sur trois étapes : 1) douche et contenants, 2) outils pour le ciblage des phobogènes et 3) masques de réalité virtuelle (RV) et vidéo 360°. La principale innovation de la démarche d’enseignement que nous présentons ici repose sur une entrée par la sphère émotionnelle et le recours à des vidéos 360° tournées sous l’eau et visionnées par les élèves grâce à un casque de réalité virtuelle. A l’issue de cette démarche, les élèves ressentent une appréhension moins élevée. Ils ont aussi pu acquérir les premiers indices perceptifs sous l’eau et des connaissances liées à l'environnement aquatique.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
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".