Gros plan sur la classe de français et les objets effectivement enseignés: motifs et variations
Bibliographic record
Abstract
Que se passe-t-il entre le moment où un-e enseignant-e prépare son « cours » et le moment où il / elle sort de sa classe, une fois le cours fait ? Quels évènements sont venus renforcer ses convictions de départ ? Ou transformer ses prévi-sions ? Comment deux enseignant-e-s différent-e-s réalisent-ils / elles la même leçon dans deux classes différentes ? Comment réagir face aux imprévus des situations didactiques, toutes uniques et pourtant solidaires par leurs objectifs, les compétences visées, les évaluations prévues ? Autant de questions que se pose tout-e enseignant-e, qu'il / elle soit débutant-e ou confirmé-e, devant la variation des pratiques et des contextes. Cet ouvrage tente de lever le voile sur quelques situations de langue précises, en pays francophones ou non francophone, pour les décrire dans leur dynamique et leur identité propres. Car c'est peut-être dans cette description minutieuse des micro-évènements pédagogiques, dans cette mise à plat qui s'attache aux détails, dans cette mise en lien du contexte social avec les réalités de la classe, que peut se prendre, paradoxalement, toute la distance nécessaire pour rendre une expérience unique transférable et donc utile à tous. Du terrain des pratiques, on réfléchit et on éclaire en passant par une modélisation construite empiriquement – pour revenir, en fin de compte, au terrain et à son éclairage. C'est du moins l'ambition des auteurs de ce livre, qui doit son origine à la rencontre de didacticiens d'horizons divers, un jour au Québec : passant par la Belgique, la Suisse, la France et le Viet—Nam, leurs recherches particulières veulent se mettre au service de la réflexion commune, de la réussite des élèves et ont, pour toile de fond, la formation des enseignants.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".