Bibliographic record
Abstract
Que peut-on apprendre des conduites des élèves en situation d'enseignement des mathématiques ? Que révèlent les interactions enseignant-élèves ? Ou, pour le dire en termes de didactique, quelle place occupe le cognitif dans les situations d'enseignement ? C'est à cette question, dans les multiples aspects qu'elle peut prendre, que répondent les collaborateurs de cet ouvrage, des didacticiens bien connus de France, du Québec et de Suisse. La première partie offre une synthèse des différentes théories du cognitif, notamment de la théorie des situations. Elle propose diverses modélisations des rapports du cognitif au didactique, qui permettent de mieux en appréhender la complexité. La seconde partie présente et analyse des situations concrètes d'apprentissage et d'enseignement, où ces rapports se trouvent clarifiés et illustrés. Ce livre intéressera, bien sûr, les didacticiens et ceux qui enseignent les mathématiques, mais aussi, plus largement, tous les enseignants qui s'interrogent sur leur pratique.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.009 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.035 | 0.026 |
| Open science | 0.041 | 0.033 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.755 | 0.036 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".