MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7048521235

L'enseignement de la logique : du développement cognitif aux considérations didactiques

2022· other· fr· W7048521235 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicSuperconducting and THz Device Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Transcendence (philosophy)Limiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La logique n'est pas formellement enseignée dans les écoles primaires et secondaires du Québec. Devrait-elle l'être? Le présent mémoire a pour objectif de mener une réflexion approfondie sur la pertinence et les balises d'un tel apprentissage dans le cadre du cours Éthique et culture religieuse. Pourquoi enseigner la logique? Nous pouvons d'emblée référer aux travaux de Jean Piaget pour qui le développement cognitif est associé au développement d'une connaissance proche de la logique à partir du processus de l'abstraction réfléchissante. Nous présenterons en détail les travaux de Piaget sur cette question. Plusieurs travaux (Morf, 1957 ; Crow et Haws, 1986 ; McCarty-Tucker, 1998b ; Bouhnik et Giat, 2009) montrent que l'enseignement de la logique est bénéfique pour les élèves. Nous discuterons de ces bénéfices. Par ailleurs, des spécialistes de la philosophie pour les enfants (Trickey et Topping, 2004 ; Garcia Moriyon, Rebollo et Colom, 2005 ; Yan, 2017) proposent de prendre en considération la logique. Nous nous inspirerons de leurs travaux pour déterminer les finalités de l'enseignement de la logique. Parmi les finalités associées à l'enseignement de la logique, relevons le développement de la pensée critique et le développement des habiletés de pensée. Plusieurs approches d'enseignement peuvent être utilisées pour atteindre ces finalités. Nous en présenterons quelques-unes à la fin de ce mémoire. Toutefois, soulignons d'emblée trois principes sur lesquels nous nous appuierons, et qui seront largement argumentés, pour baliser l'enseignement de la logique : 1. L'apprentissage de la logique doit faire partie d'un processus qui implique de résoudre des problèmes complexes en utilisant la parole, la pensée et des raisonnements, 2. L'apprentissage de la logique doit être lié à des problèmes touchant d'autres matières scolaires ou la vie personnelle des élèves, 3. L'apprentissage de la logique doit amener les élèves à remettre en question certaines idées ou certains fondements épistémologiques.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.400
Threshold uncertainty score0.795

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0120.049
Scholarly communication0.0130.011
Open science0.0020.005
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.264 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicSuperconducting and THz Device Technology→French-language works237,207→