L’informatique au lycée : nouvel enseignement et anciens stéréotypes
Bibliographic record
Abstract
Cet article montre comment l’expérience de l’informatique au lycée peut conduire des lycéennes à déprécier leurs compétences dans ce domaine et à reformuler leur projet d’orientation en conséquent. Il s’appuie sur une enquête qualitative longitudinale menée dans cinq lycées franciliens, auprès d’élèves suivant l’option Informatique et Création Numérique et/ou l’enseignement Numérique et sciences informatiques, récemment introduit. L’article part du constat d’un abandon important et précoce de ces disciplines par les lycéennes, alors même qu’elles les avaient choisies. Il montre que l’expérience de ces enseignements, loin de favoriser un sentiment de montée en compétences, nourrit une autodépréciation de leur niveau par les filles. Ce processus d’autoévaluation négative s’explique par les modalités d’apprentissage valorisées dans ces enseignements : l’apprentissage par essai-erreur et le travail en sous-groupe.
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 | 0.009 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".