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Record W7058230275

Modèles et modélisation en physique dans les pratiques d’enseignement d’enseignants québécois du secondaire : le cas de la cinématique

2018· dissertation· fr· W7058230275 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Filter (signal processing)Perspective (graphical)Term (time)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche doctorale de nature exploratoire et descriptive porte sur l’analyse de pratiques d’enseignement ordinaires des modèles et de la modélisation de deux enseignants québécois de physique de 5e secondaire (enseignement secondaire supérieur). Elle s’inscrit dans une double visée : 1) caractériser et comparer la singularité des pratiques de ces enseignants de manière à dégager leur potentialité sur la prise en charge des processus de modélisation par les élèves et leur compréhension de divers phénomènes de la physique ; 2) identifier des caractéristiques de ces pratiques favorisant les acquisitions conceptuelles des élèves dans le domaine de la cinématique. Sur la base d’un cadrage conceptuel et méthodologique intégrant des fondements théoriques et opérationnels sur les pratiques d’enseignement en usage en Europe francophone et en Amérique du Nord, les analyses sont menées dans une perspective multidimensionnelle, sous l’angle des dimensions conceptuelle, fonctionnelle, opérationnelle et organisationnelle. Sous l’angle de la dimension opérationnelle, les résultats mettent en évidence des configurations de pratique relativement symétriques pour l’ensemble des indicateurs retenus aux trois échelles du temps didactique (macroscopique, mésoscopique et microscopique) et touchant des aspects liés à la chronogénèse, la mésogénèse et la topogénèse du savoir. Ils montrent que le recours à une démarche de modélisation constructiviste n’offre pas le même potentiel que celui d’une démarche de modélisation inductiviste-applicationniste sur la prise en charge des processus de modélisation par les élèves et leur compréhension de divers phénomènes de la physique : mouvements d’objets matériels en chute libre, sur des plans inclinés, mouvements balistiques, etc. La mise en œuvre d’une démarche de modélisation constructiviste favoriserait les acquisitions conceptuelles des élèves dans le domaine de la cinématique alors que celle d’une démarche de modélisation inductiviste-applicationniste engendrerait plutôt des blocages conceptuels multiples et freinerait l’acquisition des concepts et modèles du mouvement. En particulier, nos résultats montrent qu’une meilleure compréhension des savoirs conceptuels de cinématique chez les élèves s’expliquerait par un enseignement de la physique dont : 1) la continuité du savoir est élevée ; 2) les thèmes disciplinaires sont traités en laboratoire plutôt que dans des moments de théorisation ou d’exercisation ; 3) le savoir émerge de situations expérimentales plutôt que de manière décontextualisée, de ressources didactiques, de situations fictives ou de démonstrations expérimentales ; 4) le savoir est construit par les élèves ou conjointement par l’enseignant et les élèves plutôt que transmis uniquement par l’enseignant. Ces résultats confirment que le principal objectif de l’enseignement de la physique devrait être d’enseigner le jeu de modélisation selon une posture constructiviste. Mais l’adoption d’une telle posture n’est pas triviale. Elle implique que l’enseignant dispose de solides compétences épistémiques, épistémologiques et didactiques sur les modèles et la modélisation. De notre point de vue, ces compétences devraient être considérées au premier rang dans les dispositifs de formation initiale et continue 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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.634
Threshold uncertainty score0.737

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.009
GPT teacher head0.227
Teacher spread0.218 · 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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Published2018
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