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Record W4409158753 · doi:10.21432/cjlt28754

Facteurs qui influencent la conception des tâches de robotique pédagogique soutenant la résolution collaborative de problèmes

2025· article· fr· W4409158753 on OpenAlexaffvenue
Raoul Kamga, Sylvie Barma, Frédéric Fournier, Joelle Bérubé-Daigneault, Sarah Cool-Charest

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Learning and Technology · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicInnovative Teaching and Learning Methods
Canadian institutionsUniversité de MontréalCanadian Network for Innovation in EducationUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La capacité à résoudre des problèmes de manière collaborative constitue une compétence fondamentale pour les élèves du primaire. Les travaux de recherche se sont majoritairement focalisés sur l’analyse et l’évaluation de cette compétence chez les élèves du primaire. Cependant, peu d’attention a été portée au processus de conception des tâches visant à favoriser le développement de la résolution collaborative de problèmes chez ces élèves. Pourtant, la résolution collaborative de problèmes ne peut émerger de manière pertinente que si les tâches sont conçues de manière à encourager les élèves à collaborer. Cette recherche se concentre spécifiquement sur le processus de conception des tâches liées à la robotique pédagogique et utilise, comme cadre théorique, la théorie de l’activité d’Engeström. Les participants, composés d’enseignants du primaire et de conseillers pédagogiques, ont répondu à un questionnaire portant sur leur démarche de conception de tâches et ont participé à deux entrevues de groupes. Les résultats soulignent que la conception des tâches de robotique pédagogique, qui vise à développer la résolution collaborative de problèmes chez les élèves, est tributaire des habiletés technologiques et de conception de tâches en robotique pédagogique de la personne conceptrice. Les règles régissant la conception des tâches de robotique pédagogique incluent le temps nécessaire à leur mise en place et le travail d’équipe.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.710
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.015
GPT teacher head0.351
Teacher spread0.336 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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