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Record W4392227681

Axiological education and French base of common knowledge

2010· preprint· fr· W4392227681 on OpenAlexaboutno aff
Daniel Janichon

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2010
Typepreprint
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Linguistics and Language Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsKnowledge baseBase (topology)Data scienceComputer scienceArtificial intelligenceMathematics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après avoir retracé un parcours des valeurs à l’école depuis l’Antiquité et la structuration formelle de curricula au cours du XIXe siècle, nous montrons en quoi les Programmes de Jules Ferry sont à l’articulation entre deux conceptions de l’éducation morale. Partant, nous parcourons ensuite les grandes évolutions qui structurent l’histoire de son enseignement au long du XXe siècle. L’arrivée d’un Socle commun de connaissances et de compétences en France (re)met en lumière des compétences sociales, civiques, d’autonomie et d’initiative qui en forment les VIe et VIIe piliers et gagnent aussi à être mises en regard avec d’autres programmes d’éducation morale et religieuse, notamment en Belgique francophone et au Québec. Passant de ces curricula prescrits à quelques curricula réels, nous présentons une enquête visant à évaluer les attitudes de 300 élèves répartis dans 3 collèges. L’étude de la cohérence interne des items de l’enquête met en évidence une césure entre les compétences sociales et celles d’autonomie. L’élève moyen montre davantage de respect que de solidarité, mais semble également plus soucieux de relations sociales que d’autonomie. Le genre et le niveau social jouent sur ces compétences, mais alors que les filles sont dans l’ensemble plus performantes que les garçons, les élèves défavorisés sont meilleurs dans le domaine social, l’autonomie paraissant mieux acquise par les élèves les plus favorisés. Ces constats se doublent d’une tendance parallèle au niveau de l’établissement : la réussite des collégiens dans ces deux domaines peut être le fruit d’organisations matérielles et de politiques éducatives différentes. Nous esquissons donc quelques pistes de réflexion pour développer la performance des collèges dans ces domaines de l’éducation aux valeurs.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.970
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.249 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
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