Enseigner et apprendre l’histoire
Bibliographic record
Abstract
Cet ouvrage réunit une vingtaine de textes inédits de didacticiens de l’histoire et d’autres spécialistes de l’éducation historique. Trois générations de cher cheurs se rencontrent et les perspectives internationales se croisent. Leurs recherches portent sur les fondements disciplinaires, les politiques éducatives, les programmes scolaires, le matériel didactique, les pratiques enseignantes ou l’apprentissage des élèves. À la fois composites dans leurs méthodes d’analyse et proches dans leurs questionnements, ces recherches mises en commun offrent un regard comparatif sur les enjeux théoriques et pratiques de l’enseignement de l’histoire et sur la problématique de l’éducation à la citoyenneté. Dans la première partie de cet ouvrage, quatre pionniers de la didactique de l’histoire témoignent de leur parcours, des origines de la discipline au Québec et des défis pour aujourd’hui. Chacune des autres parties tente d’ouvrir de nouvelles voies d’investigation dans l’un de ces quatre champs de recherche en didactique de l’histoire : • matériel didactique : manuels et autres ressources ; • enseignants : histoire, éducation à la citoyenneté et représentations; • élèves : histoire, éducation à la citoyenneté et représentations ; • programmes scolaires et enjeux fondamentaux de la discipline. Michel Allard Mathieu Bouhon Vincent Boutonnet Jean-François Cardin Dominic Charette Stéphanie Demers Micheline Dumont Marc-André Éthier René Casimir Zoo Eyindanga Mathieu Gagnon Luc Guay Maurizio Gusso Jean-Louis Jadoulle Daniel Landry Christian Laville David Lefrançois Yannick Le Marec Robert Martineau Sabrina Moisan Antoine-Denis N’dimina-Mougala Joan Pagès Julia Poyet Antoni Santisteban Paul Zanazanian
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".