L’apprentissage immersif peut-il améliorer la compréhension de la théorie de l’évolution?
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les principaux types d’obstacles mettant un frein à la compréhension de la théorie de l’évolution et discute de pistes pédagogiques pour améliorer l’apprentissage de cette théorie au niveau postsecondaire, comme d’autres théories difficiles en science, notamment par la mise en œuvre des principes de l’apprentissage actif et du changement conceptuel. L’article propose l’hypothèse que l’apprentissage immersif, possible par l’entremise des technologies de réalité virtuelle, est une stratégie prometteuse pour mettre en action les personnes apprenantes et pour provoquer un changement conceptuel menant à une meilleure compréhension de la théorie de l’évolution. Cette hypothèse guide la recherche en cours portant sur l’amélioration de l’apprentissage de cette théorie. L’article présente aussi des éléments positifs et négatifs de l’apprentissage immersif, issus d’une recension des écrits. Ces éléments constituent des pistes d’action dans la perspective du développement d’une expérience éducative immersive que vise la recherche en cours.
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 | 0.008 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".