Learning computer skills and knowledge in the service of learning citizenship : comparative approach France, Canada, Israel
Bibliographic record
Abstract
Notre thèse a pour objectif d'alimenter le débat sur l'opportunité de la place de la science informatique et ses aspects propédeutiques dans un curriculum pédagogique de l'enseignement général. La citoyenneté est un concept fondateur des objectifs de nombre de systèmes éducatifs, en France notamment. Nous avons placé l'objet de notre étude au niveau de cette citoyenneté. L'étude de la science informatique au lycée contribue-t-elle à l'apprentissage d'une forme de citoyenneté des jeunes dans leur parcours d'études secondaires ? Le terme de citoyenneté étant par essence polysémique, il convient d'en analyser la typologie des différents registres avant d'apporter un cadre conceptuel. Notre approche initiale met en relief les composantes citoyennes de deux approches complémentaires. L'une issue de Condorcet et d'une citoyenneté éclairée, l'autre sous-tendue dans les objectifs du B2i français et du socle commun de connaissances, de compétences et de culture, dans leur rapport direct à l'éducation de cette citoyenneté moderne. Cette approche typologique ciblée nous suggère une forme de citoyenneté « numérique » élargie, à un « MetaCitoyen » (Kolesnikov 2014). Notre recherche analyse trois systèmes éducatifs contrastés : France, Israël et Canada (Québec). L'éducation apparaît comme l'un des indicateurs forts d'une citoyenneté éclairée dans nombre de publications scientifiques. En moyenne, dans les pays de l'OCDE, on observe un engagement civique et social (ECS) supérieur chez les individus instruits (Putnam 2000) ; (OCDE 2007; OCDE 2010). Comprendre le monde dans lequel nous vivons et les enjeux de la société en charge de sa gestion sont au centre de la réflexion citoyenne. Notre recherche a pour objectif de déterminer les points saillants de chaque système, les éventuelles tensions et leur impact sur la construction citoyenne de leurs élèves. Les résultats comparés devraient alimenter notre réflexion sur la pertinence de la place de la science informatique dans les curricula de l'enseignement 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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".