Étude exploratoire des liens entre les pratiques pédagogiques, la motivation à apprendre les sciences et la performance des élèves canadiens au secondaire
Bibliographic record
Abstract
L’école doit assurer le développement d’une culture scientifique à l’ensemble des élèves et la formation de celles et ceux qui se destinent à une carrière scientifique. La qualité de l’enseignement obligatoire en sciences se traduit notamment par les hauts standards de performance obtenus par les élèves canadiens aux enquêtes internationales tel le Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA). Malgré les bons résultats, un déclin de la motivation à apprendre les sciences s’observe chez les jeunes de niveau secondaire au Canada. Les pratiques pédagogiques traditionnelles seraient en partie responsables de ce déclin, bien que les curricula mettent l’accent sur des pratiques pédagogiques axées sur l’investigation scientifique. La présente étude explore, par une analyse acheminatoire, la contribution de la motivation à la relation entre les pratiques pédagogiques et la performance en sciences à partir d’un modèle basé sur la théorie de l’autodétermination, puis vérifie l’invariance des liens du modèle selon les provinces et selon le sexe des élèves. Cette analyse secondaire des données issues du PISA 2015 porte sur un échantillon de 20 058 élèves canadiens de 15 ans représentatifs des 10 provinces canadiennes. Les résultats démontrent notamment que les variables motivationnelles contribuent modérément à la relation entre les pratiques pédagogiques d’investigation associées à l’application des connaissances et la performance en sciences, alors qu’elles ont peu d’effets sur les relations impliquant les pratiques traditionnelles et les pratiques d’investigations ouvertes. Ces dernières affichent cependant un fort effet négatif sur la performance en sciences. L’invariance configurale du modèle selon les provinces et le sexe est démontrée, de même que l’invariance métrique partielle du modèle selon le sexe. La présente étude raffine la conceptualisation opérationnelle des pratiques pédagogiques axées sur l’investigation utilisée au PISA et contribue à mieux comprendre l’environnement d’apprentissages des sciences des élèves de 15 ans au Canada.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".