Place et enjeux de la sémiologie dans la formation et l’enseignement
Bibliographic record
Abstract
À l’aune d’une accessibilité accrue du savoir, la recherche en éducation invite à replacer la réflexivité des apprenant·e·s au centre des objets d’apprentissage, notamment grâce à l’approche par compétences, forçant ainsi la prise en compte de la construction individuelle de sens. Cette contribution s’appuie sur deux pratiques de formation d’enseignant·e·s fondées sur la sémiologie et menées au sein de la même institution de formation en Suisse. En problématisant les enjeux d’une formation à la sémiologie, les auteur·e·s présentent les traces des activités menées avec les futur·e·s enseignant·e·s avant de proposer des pistes communes sur les formes et les finalités que peut prendre une sémiologie orientée vers la formation et l’éducation. S’appuyant sur deux interventions différentes, en didactique du français et en psychologie de l’apprentissage, cette contribution montre que la perspective sémiotique 1 constitue un outil au service de l’analyse de la pratique enseignante, du choix de la posture professionnelle, de la gestion des supports multimodaux, du développement de l’interdisciplinarité et de la pensée critique. Dépassant le constat que l’enseignement-apprentissage dépend de la (co-)construction de sens, les auteur·e·s, sur la base de leurs expériences respectives, amorcent la réflexion d’une compétence sémiotique à construire chez les enseignant·e·s, grâce au développement d’une sémiologie à la fois issue de et orientée vers la pratique.
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 | 0.010 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".