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Record W4410892026 · doi:10.71403/9c9tf493

Transition primaire-collège au Bénin, Maroc et Tunisie : analyse du savoir à enseigner relatif au développement de la pensée algébrique dans les manuels de 6e année primaire

2022· article· fr· W4410892026 on OpenAlexaff
Sonia Ben Nejma, Saïd Abouhanifa, Eugène Oké, Ridha Najar, Hassane Squalli, Adolphe Adihou

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de didactique des mathématiques · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsUniversité de SherbrookeUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente des résultats relatifs au développement de la pensée algébrique à la fin du cycle primaire au Bénin, au Maroc et en Tunisie à partir d’une analyse des programmes et des manuels officiels propres à chaque système éducatif. Cette recherche en cours s’inscrit dans le cadre du programme international APPRENDRE et du projet intitulé : « Transition primaire-collège au Bénin, Maroc et Tunisie. État des lieux, comparaison et perspectives de l’enseignement de l’arithmétique et de l'algèbre ». L'analyse menée se base sur le Modèle épistémologique de référence de la pensée algébrique (MRPA) (Squalli et al., 2019) et s’appuie sur les travaux développés dans le cadre de l’Observatoire international de la pensée algébrique (OIPA). Cette étude vise à analyser les praxéologies mathématiques développées dans les manuels et à identifier le potentiel des tâches proposées aux élèves pour développer la pensée algébrique avant même l’introduction du symbolisme algébrique. Ces analyses nous ont permis de lever un coin de voile sur la manière dont les programmes de chacun de ces pays préparent les élèves à passer du cycle de l’enseignement primaire vers le cycle de l’enseignement secondaire à propos de l’algèbre.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.751
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.057
GPT teacher head0.339
Teacher spread0.282 · 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 designQualitative
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".

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Citations2
Published2022
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