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Record W7056394406

Étude de cas d'activités d'intégration des sciences-technologie et de pratiques d'enseignement au secondaire

2023· other· fr· W7056394406 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicParticle accelerators and beam dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsScientific developmentScientific educationHistory of ideas
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La nature et la complexité des problèmes auxquels fait actuellement face l’humanité rendent impératif d’articuler une réponse éducative en adéquation avec celles-ci, a fortiori en matière de formation aux sciences et à la technologie (ST). Pour ce faire, il est apparu opportun d’échafauder une éducation scientifique et technologique reposant sur le principe de l’intégration. En substance, ce dernier principe fait la promotion d’un enseignement qui se construit par l’entremise de problèmes ou d’enjeux ancrés dans la vie réelle dont la résolution ou l’étude force la mise en commun de savoirs ou de démarches qui d’ordinaire relèvent de matières traditionnelles différentes. L’empreinte de ce principe éducatif est d’ailleurs fortement perceptible à l’intérieur des programmes québécois d’enseignement des ST du secondaire. Toutefois, différents constats montrent que l’opérationnalisation en milieu scolaire de l’intégration se bute à différents obstacles qui nuisent à sa prise en charge effective dans l’enseignement quotidien. S’inscrivant dans ce contexte, cette recherche s’est intéressée aux activités d’intégration des ST ainsi qu’aux pratiques d’enseignement qui soutiennent la mise en oeuvre de celles-ci. Pour ce faire, une étude de cas multiples (interprétative) a été conduite afin d’explorer différents cas d’activités d’apprentissage, mises de l’avant par des enseignants de ST, où cette dernière forme d’intégration des sciences et de la technologie était manifeste et réussie. Opérationnellement, cette étude est guidée par nos objectifs de recherche qui découlent de l’explicitation des concepts d’intégration des ST et de pratique d’enseignement. L’appareillage méthodologique s’est appuyé sur l’observation en situation, l’entretien semi-dirigé et le matériel écrit dont les données recueillies ont été analysées par le biais d’une procédure dite inductive. L’examen desdits cas a permis de dégager les caractéristiques des activités ainsi que les pratiques d’enseignement qui ont été les plus à même de soutenir cette intégration, et ce, eu égard aux enjeux des programmes, de la recherche et de la pratique. Plus spécifiquement, les activités d’intégration ont été analysées par le prisme d’un cadre descriptif qui a permis de les décliner en fonction des visées retenues, de la forme particulière d’intégration privilégiée et de leur opérationnalisation en salle de classe. Quant aux pratiques d’enseignement accompagnant ces activités, celles-ci ont été principalement de l’ordre de la contextualisation/problématisation des apprentissages ainsi que de l’accompagnement des élèves à l’intérieur de démarches ouvertes. Sur le plan scientifique, les résultats de cette recherche permettent de mieux comprendre les choix pédagogiques qui soutiennent l’intégration des ST telle qu’elle se vit en salle de classe. Sur les plans éducatif et social, cette recherche fournit des pistes pertinentes de travail pour l’ajustement des pratiques dans le domaine et pour améliorer in fine la formation scientifique et technologique des élèves qui seront les citoyens de demain. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intégration des ST ; Enseignement intégré ; Enseignement des sciences et de la technologie ; STIM ; STS ; Interdisciplinarité ; Enseignement secondaire ; Étude de cas multiples ; Étude de cas interprétative

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)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.091

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.040
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0090.009
Scholarly communication0.0140.007
Open science0.0020.011
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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 head0.020
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.223 · 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 designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
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