Le développement de la pensée mathématique des enfants : portrait des besoins ressentis par des enseignants à l’éducation préscolaire québécois
Bibliographic record
Abstract
Selon certaines recherches, le développement de la pensée mathématique des enfants à l’éducation préscolaire serait un important prédicteur de leur réussite scolaire ultérieure (Duncan et al., 2007; Pagani et al., 2010). Pourtant, il semble que plusieurs enfants terminent la maternelle au Québec sans avoir les acquis nécessaires pour réussir en mathématique, et ce, dès la première année (Pagani et al., 2010). L’un des facteurs qui pourrait l’expliquer est le fait que les enseignants manqueraient de connaissances en ce qui a trait aux habiletés et aux savoirs liés à la pensée mathématique (Ginsburg et Ertle, 2008). Nous avons donc mené une recherche mixte afin de documenter et de prioriser les besoins ressentis par des enseignants à l’éducation préscolaire en lien avec le développement de la pensée mathématique des enfants. Les analyses ont mis en évidence que les enfants développent leur pensée mathématique de multiples façons, que les enseignants la conçoivent de diverses façons et qu’ils ressentent divers besoins liés : 1) à la formation; 2) à l’environnement éducatif; 3) aux ressources pédagogiques 4) aux connaissances concernant le développement de la pensée mathématique. Sous un angle de priorisation, les besoins liés aux connaissances semblent prioritaires.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".