L'enseignement de la mathématique au secondaire : quels sont les changements?
Bibliographic record
Abstract
Pour faire le point sur ce que sauront, sauront faire et sauront être les collégiens de 2010 au regard de la mathématique, Pédagogie collégiale a rencontré Mme Céline LEDUC, conseillère pédagogique de mathématique au secondaire, à la Commission scolaire de la Pointe-de-l ’Île, à Montréal. Avant d’occuper cette fonction qui l’amène à soutenir et à accompagner les enseignants de mathématique de sa commission scolaire dans leur appropriation et leur mise en œuvre du renouveau pédagogique à l’enseignement secondaire, Mme Leduc a elle-même enseigné cette discipline pendant plus de 20 ans, dans plusieurs régions du Québec, dans des écoles secondaires privées comme publiques, à des jeunes et à des adultes, à des élèves en difficulté comme à des élèves performants. Cette expérience variée et son travail de terrain lui permettent de jeter un regard fin sur les apprentissages des élèves qui fréquenteront nos collèges à compter de l’automne prochain.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.004 |
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".