Enseigner la démarche d’enquête par « le terrain » : transposition didactique en formation initiale d'enseignants
Bibliographic record
Abstract
L’introduction en Suisse romande du plan d’études romand pour l’école primaire depuis 2012, a donné à l’enseignement de la géographie un nouveau cadre et de nouvelles orientations. Par conséquent la formation initiale des maîtres pour cette discipline, se trouve directement concernée dans ses contenus et ses méthodes. Nous proposons de rendre compte d’une expérimentation conduite en formation tertiaire, comme enseignante et chercheuse en géographie et en didactique, durant plusieurs années à la Haute École pédagogique de Lausanne, institution de formation des maîtres dans le canton de Vaud. Précisément dans cet article, nous proposons d’évaluer la plus-value didactique de l’enseignement de l’enquête sur le terrain du point de vue des apprentissages. Selon le format d’une recherche-action, il s’agit de proposer et d’analyser une manière d’opérer la transposition didactique en référence aux contenus et méthodes de la géographie universitaire, en prenant en compte d’autres déterminants tels que le contexte, le public, les compétences professionnelles visées notamment.
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 | 0.019 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".