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Record W4392441358

Contexts effects-based learning

2022· preprint· en· W4392441358 on OpenAlexaboutno aff
Lamprini Chartofylaka

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2022
Typepreprint
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicOnline and Blended Learning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyComputer science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse, s’inscrivant dans les travaux sur la contextualisation didactique, présente une analyse de dispositifs pédagogiques basés sur la confrontation à distance de contextes, plus précisément ceux de la Guadeloupe et du Québec. Les situations didactiques en jeu reposent sur la mise en œuvre par des apprenants de chaque territoire de démarches d’investigation portant sur un même objet d’étude. Les apprenants échangent les résultats obtenus avec des moyens de communication numériques en modes synchrone et asynchrone. Les scenarios pédagogiques retenus sont conçus de manière à favoriser l’émergence des effets de contextes.Cette approche didactique a été testée et instrumentée, dans le cadre d’une démarche de type Design Based Research (DBR), dans cinq itérations dans diverses disciplines (sociohistoire, géothermie, éducation au développement durable, sciences du langage) et sur différents niveaux scolaires (école primaire, collège, université). Plus précisément, les objectifs de ce travail consistent à observer in situ le changement de conceptions lors des expérimentations chez les apprenants (axe 1), l’acquisition de compétences, en évaluant les apports du numérique éducatif (axe 2) et de l’interculturalité (axe 3). Ces deux derniers aspects sous-tendent cette approche didactique, mais ont été peu étudiés dans les travaux antérieurs sur les enseignements basés sur les effets de contextes (EBEC). La méthodologie de recherche est de type mixte et repose sur des données issues de questionnaires, de séances filmées (échanges synchrones), de traces numériques (échanges asynchrones) et d’entretiens.Les résultats permettent en premier l’identification et la caractérisation de l’évolution des conceptions chez des apprenants du primaire. À la suite de leur participation aux expérimentations, leurs conceptions s’expriment d’une façon plus scientifique ou plus contextuelle. Ces évolutions dépendent de la nature scientifique de l’objet étudié, des relations que les apprenants entretiennent avec leur propre contexte et de leur capacité à appréhender le contexte de l’autre territoire, dans le but d’élargir et compléter leurs connaissances.Nous décrivons également les usages du numérique éducatif dans les EBEC au travers de l’analyse de traces numériques déposées sur la plateforme asynchrone utilisée par les élèves du primaire lors des expérimentations. Nos résultats montrent que ces échanges sont soit centrés sur la tâche pédagogique, soit liés au désir des élèves d’illustrer leur propre contexte, en le partageant avec leurs homologues. Ces résultats mettent en valeur le caractère dynamique d’une approche médiatisée par le numérique, comme levier de développement des compétences comme la collaboration et la capacité communicationnelle.En troisième lieu, les résultats mettent aussi en relief la dimension interculturelle de ces apprentissages. Les analyses menées sur les questionnaires destinés aux apprenants du primaire montrent qu’ils accordent une importance significative aux dimensions interculturelles à trois niveaux : didactique (micro), éducatif (méso) et sociétal (macro). Cette dimension interculturelle est encore plus largement présente chez les étudiants de niveau master. Ces résultats montrent l’importance que les apprenants accordent à leur culture, leur langue et leur histoire, dans lesquelles l’objet d’étude didactique s’inscrit.Ainsi, cette étude contribue à documenter les approches pédagogiques contextualisées, visant à mettre en collaboration des apprenants de territoires différents, qui semblent favoriser les changements conceptuels et être propices au développement des compétences numériques et interculturelles. Enfin, nous revenons sur la pertinence de la démarche DBR utilisée dans le projet Technologies Educatives pour l’Enseignement en Contexte (TEEC) et concluons en défendant l’idée que les innovations didactiques prennent en compte les avancées des technologies éducatives et qu’elles progressent conjointement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.112

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0020.006
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0340.003

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 head0.023
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.326 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2022
Admission routes1
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