Explorer la dimension (trans)actionnelle du contrat didactique : contribution d’une didactique des ajustements dans l’action conjointe
Bibliographic record
Abstract
En s’appuyant sur l’étude comparée de deux cas en éducation musicale et en éducation physique et sportive, cet article approfondit l’étude des dynamiques contractuelles qui traversent la relation didactique enseignants-élèves ou enseignantes-élèves. Il identifie pour cela un « gradient épistémique et transactionnel », marquant ces dynamiques à travers divers signes successivement produits dans l’action conjointe, selon l’évolution de la manière dont chacun et chacune aborde ce qui se joue au fil des interactions, vues comme des transactions entre l’enseignant ou l’enseignante, les élèves et le milieu des situations (Sensevy, 2011). Nous montrons comment cette évolution traduit une culture des ajustements aux et par les pratiques à travers l’enseignement et l’apprentissage de ces pratiques (Le Paven Jarno, 2023). Ce faisant, nous abordons le contrat didactique et ses « effets » (Brousseau, 1998) comme procédant de l’action conjointe, où le sens du savoir (Sensevy, 2011) se transforme au fil de l’ajustement des contenus et des stratégies mises en œuvre pour les transmettre et se les approprier. Ce faisant, cet article contribue au mouvement actionnel des recherches en didactique qui, d’après Amade-Escot (2019), approfondissent depuis le début des années 2000, les relations entre les dimensions épistémiques (savoirs en jeu) et transactionnelles (stratégies et conditions de leur transmission-appropriation) des situations.
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 | 0.009 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".