Au risque des valeurs : accompagner le devenir du sujet éthique en classe
Bibliographic record
Abstract
Que change concrètement, dans la manière de mener le cours de philosophie sur l’éthique, la volonté de traiter les élèves comme des sujets éthiques en devenir? Si l’on assume la dimension éducative d’un tel cours, c’est-à-dire si l’on s’y donne comme objectif pédagogique de transmettre des valeurs (et non pas seulement de les exposer), quelle place y faire à l’éthique des élèves, c’est-à-dire aux jugements de valeurs qui les traversent individuellement et qu’ils ou elles expriment? Pour travailler cette double question, le présent article propose de partir d’une modélisation de l’activité des élèves empruntée à l’univers de l’analyse des pratiques et, plus précisément, à la démarche ergologique (Schwartz, 2000). Ainsi modélisée comme débat de normes, l’activité des élèves se révèle comme traversée de jugements de valeurs qui ont vocation à prendre une portée éthicopolitique et qui font déjà débat, bien qu’implicitement, dans la pratique de chacune d’elles et de chacun d’eux. L’article cherche à montrer l’intérêt qu’il y a, dans le cadre et dans la visée du cours, à conscientiser les élèves à l’existence et aux implications de ces débats.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".