Évolution de l'utilisation des contextes dans les chapitres introductifs à l'algèbre dans les manuels scolaires québécois de 1960 à nos jours
Bibliographic record
Abstract
Des travaux de recherche, tant théoriques qu'empiriques, soulignent l'importance de l'utilisation des contextes dans l'enseignement et l'apprentissage des mathématiques Depuis les années 1970, le recours aux contextes est une recommandation de plus en plus forte dans les programmes d'études. C'est notamment, une des orientations principales que l'on retrouve dans le Programme de formation de l'école québécoise. À cet effet, nous nous sommes questionné à savoir comment, au fil des réformes des ces dernières années, les contextes ont-ils été exploités dans les manuels scolaires. Le chapitre introductif à l'algèbre d'un manuel par réforme, depuis la parution du programme-cadre, a été sélectionné sur la base du nombre de rééditions. Une grille de collecte de données étoffée nous permet de quantifier la présence des contextes et de qualifier le type de contexte également. Les résultats montrent une variation dans le recours aux contextes à travers les époques. On remarque un glissement quant à l'utilisation des contextes dans ces manuels.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".