Utilisation des TIC dans lâenseignement secondaire et développement des compétences des élèves en résolution de problèmes mathématiques au Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
La présente étude intitulée « utilisation des technologies de l’information et de la communication dans l’enseignement secondaire et développement des compétences des élèves en résolution de problèmes mathématiques au Burkina Faso » est une recherche descriptive de type mixte examinant à la fois des données qualitatives et quantitatives. Elle examine les compétences en résolution de problèmes mathématiques d’élèves du Burkina Faso pour révéler d’éventuelles relations entre celles-ci et l’utilisation des TIC par les élèves ou leur enseignant de mathématiques. L’intérêt de cette recherche est de fournir des informations aussi bien sur la réalité des TIC dans l’enseignement secondaire au Burkina que sur les effets de leur présence dans l’enseignement et l’apprentissage des mathématiques.\nLes éléments théoriques ayant servi à l’analyse des données sont présentés suivant trois directions : la résolution des problèmes, le développement des compétences, et les relations entre les TIC, le développement de compétences et la résolution de problèmes. Du croisement de ces éléments émergent trois axes pour le développement de la réponse apportée à la préoccupation de l’étude : 1) décrire l’utilisation de l’ordinateur par les élèves du Burkina Faso pour améliorer leur apprentissage des mathématiques ; 2) identifier des rapports éventuels entre l’utilisation de l’ordinateur par les élèves et leurs compétences en résolution de problèmes mathématiques ; 3) identifier des rapports entre les compétences TIC de l’enseignant de mathématiques et les compétences de ses élèves en résolution de problèmes.\nLes processus de la résolution de problèmes sont présentés selon l’approche gestaltiste qui les fait passer par une illumination et selon l’approche de la théorie de la communication qui les lie au type de problème. La résolution de problèmes mathématiques passe par des étapes caractéristiques qui déterminent la compétence du sujet. Le concept de compétence est présenté selon l’approche de Le Boterf.\nLes données révèlent que les élèves du Burkina Faso utilisent l’ordinateur selon une logique transmissive en le considérant comme un répétiteur suppléant de l’enseignant. Par la suite, il n’y a pas de différence significative dans les compétences en résolution de problèmes mathématiques entre les élèves utilisant l’ordinateur et ceux qui ne l’utilisent pas. De même, l’étude révèle que les enseignants présentant des compétences TIC n’ont pas des élèves plus compétents en résolution de problèmes mathématiques que ceux de leurs collègues qui n’ont pas de compétences TIC.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".