Impact des services d'animation pédagogique de la Biosphère sur certaines conceptions d'élèves du deuxième cycle du primaire
Bibliographic record
Abstract
L’enseignement des sciences est capital dès l’école primaire, mais est souvent délaissé. Les musées scientifiques peuvent palier à cette lacune en offrant des ressources éducatives concrètes, dont les programmes éducatifs. Cette recherche détermine l’impact d’une animation pédagogique de la Biosphère sur certaines conceptions d’élèves du deuxième cycle du primaire. La chercheuse a opté pour une recherche qualitative et la méthode choisie est l’étude de cas, de type exploratoire. Des élèves d’une classe ont participé à l’étude. Ils ont assisté à une visite muséale, insérée au sein d’une séquence didactique. À l’aide de plusieurs outils de collecte de données (questionnaires, entrevues et observations), la chercheuse a été en mesure d’identifier quatre niveaux de modification des conceptions d’élèves (évolution notable, une certaine évolution, stabilité des conceptions, confusion des conceptions). Enfin, elle suggère quelques pistes d’amélioration à la Biosphère afin de maximiser l’impact de la visite sur l’apprentissage des élèves.
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 | 0.007 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.005 |
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".