Une analyse de l’activité enseignante lors d’enseignements en mathématiques avec un outil numérique de type logiciel
Bibliographic record
Abstract
La présente étude cherche à examiner les savoirs portés par la personne enseignante dans sa pratique, et ce, dans un contexte particulier : celui d’un enseignement utilisant un outil numérique, en l’occurrence un logiciel, qui sert de support pédagogique pour soutenir l’apprentissage des élèves. Des séances d’enseignement de savoirs mathématiques (d’élèves de 13–15 ans) ont été observées à l’aide de grilles d’observation ; des entretiens semi-directifs avec les enseignant[e]s, avant et après la séance, complètent les données d’observation recueillies. Une analyse de l’activité des enseignant[e]s a alors été effectuée. Les données montrent que les enseignant[e]s se focalisent essentiellement sur l’utilisation de l’outil numérique et le fait que les élèves parviennent à réaliser les tâches demandées avec cet outil ; ceci fait qu’ils se détournent du savoir mathématique à enseigner visé.
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 | 0.005 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".