Enseignement de l’histoire au Québec : analyse curriculaire sur la problématisation au secondaire
Bibliographic record
Abstract
Cette étude descriptive vise à comparer les programmes québécois d’histoire au secondaire en ce qui concerne la problématisation. La problématisation est une approche essentielle à la démarche historienne et est recommandée pour l’enseignement afin de développer une attitude critique envers l’histoire. La problématisation est polysémique et offre une diversité d’assises théoriques qui pourraient conduire à différentes pratiques d’enseignement. Nous proposons une analyse combinée (descriptive, lexicométrique et thématique) des programmes. Les programmes québécois n’échappent pas à la polysémie de la problématisation et en prescrivent des éléments superficiels et diffus. En effet, il y a non seulement une différence dans le traitement de la problématisation entre les trois programmes du secondaire, mais également entre les documents curriculaires d’un même programme. La formation initiale et continue du personnel enseignant conditionne probablement la mobilisation de la problématisation en classe, car la superficialité des programmes implique des prérequis théoriques qui ne sont pour le moment pas manifestes dans les pratiques ordinaires en classe d’histoire au secondaire.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".