Apprentissage des fractions en contexte de francisation : une exploration de la dynamique des modes d'agir-parler-penser
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, nous nous intéressons à la compréhension des fractions chez des élèves en classe de francisation au secondaire dans une école du Québec. Une séance de cours a été analysée. Au cours de cette séance, huit élèves d’origine ethnique variée ont complété une séquence de tâches de pliage de bandes de papier, puis ont répondu à des questions de comparaison de fractions et de recherche de fractions équivalentes. L’outil utilisé pour analyser les interactions dans la classe est l’outil des modes d’agirparler-penser, développé comme outil d’analyse par Bulf, Mathé et Mithalal (2014). Nous cherchons donc à répondre à la question : quelles sont les dynamiques intrapersonnelles et interpersonnelles des modes d’agir-parler-penser qui se manifestent lors de l’apprentissage de contenus mathématiques liés aux fractions dans un contexte de francisation chez des élèves du secondaire, au Québec? Notre analyse nous permettra de relever d’intéressantes observations quant aux thèmes suivants : la validation des pliages, la dynamique entre les modes d’APP de l’enseignante et ceux des élèves, les enjeux de coordination des modes d’APP, les enjeux de langages liés au contexte de langue seconde, l’appréhension du concept de fraction par les élèves et les rôles multiples joués par le langage verbal. Notamment, nous concluons que les tâches de pliage de bandes de papier constituent un terreau fertile pour que l’élève mette de l’avant des modes d’agir-parler-penser qui pourront être transférés dans le travail avec les fractions en langage symbolique. Toutefois, nous relevons aussi un important risque de glissement : sans un retour explicite sur les fractions, le contexte de pliage peut prendre beaucoup de place et évacuer l’objet de la fraction des raisonnements des élèves. Le rôle que prend l’enseignante dans la séance observée est, notamment, de ramener à la surface le travail sur les fractions. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : fractions, pliage, modes d’agir-parler-penser
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| 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".