Valeur intrinsèque des mathématiques telle que perçue par des personnes enseignantes et sentiment d’autoefficacité à accompagner les enfants dans l’éveil aux mathématiques à l’éducation préscolaire : une étude exploratoire des liens entre ces phénomènes
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux liens qui semblent exister entre la valeur intrinsèque que des personnes enseignantes québécoises à l’éducation préscolaire disent accorder aux mathématiques et leur sentiment d’autoefficacité à accompagner les enfants de l’éducation préscolaire 4 et 5 ans dans l’éveil aux mathématiques. Pour ce faire, un échantillon de 90 enseignantes de niveau préscolaire a été recruté, puis les données de sept questions d’une enquête par questionnaire ont été analysées. Les résultats montrent que les enseignantes qui disent accorder une faible valeur intrinsèque aux mathématiques font état d’un sentiment d’autoefficacité significativement inférieur, d’un point de vue statistique, à celles qui au contraire, ne disent pas accorder une faible valeur intrinsèque aux mathématiques. Cette étude exploratoire constitue l’amorce d’un programme de recherche visant à documenter, au Québec, l’anxiété mathématique des enseignantes de niveaux préscolaire et primaire, leurs croyances et perceptions à l’égard des mathématiques, les liens qui peuvent exister entre ces phénomènes et enfin, les liens qui peuvent exister entre l’anxiété mathématique des enseignantes, leurs croyances et perceptions et celles des élèves de leur classe.
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 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".