Ãmergence d'une communauté d'apprentissage en réseau à l'ordre primaire : l'activité de transformation d'un environnement d'apprentissage par la direction, les enseignants et les élèves (étude de cas)
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche propose un portrait ethnographique de l’activité de transformation de l’environnement d’apprentissage d’une classe de 3e cycle du primaire. L’analyse de la relation Sujet-Instrument-Objet, motivée par les intentions des acteurs, et du déploiement de la division du travail et des règles qui se créent dans la communauté, nous permet d’analyser les contraintes que génère la nouvelle activité de transformation. Dans le cas de notre étude, l’intériorisation et l’extériorisation des instruments conceptuels (communauté d’apprentissage, stratégies pédagogiques socioconstructivistes et culture de réseau) et techniques (TIC, retours réflexifs, plans de travail et organisation physique de la classe) ont offert aux acteurs la possibilité d’adopter des stratégies pédagogiques socioconstructivistes, par l’entremise du travail en équipe d’enseignants, pour favoriser le développement d’une communauté d’apprentissage en réseau, de démocratiser et de faire apparaître de nouveaux rôles ainsi que de transformer collectivement des règles. Nous constatons que la généralisation de ces actions et de ces opérations a contribué positivement à la mise sur pied d’une communauté d’apprentissage en réseau tout en faisant émerger des pratiques favorables à la coélaboration de connaissances.\n
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".