Recherches sur le rapport aux savoirs et les croyances épistémologiques auprès d’étudiants universitaires :quelles ouvertures possibles entre ces deux concepts ?
Bibliographic record
Abstract
Cette communication entend explorer les rapprochements possibles entre deux concepts appartenant a priori à des contextes d’émergence ainsi qu’à des perspectives théoriques et méthodologiques distinctes. Il s’agit des concepts de rapport aux savoirs et de croyances épistémologiques. Le premier s’est développé d’abord en France puis dans le monde francophone dans le but de mieux comprendre les raisons pour lesquelles certains élèves réussissent moins bien que d’autres à l’école (Caillot, 2014; Charlot, 2017), selon des approches variées (sociologique, clinique, didactique). Le second a vu le jour aux États-Unis et s’est déployé par la suite à l’échelle internationale afin de cerner la manière dont des étudiants et des enseignants conçoivent la connaissance et la manière dont celle-ci est acquise (Crahay et Fagnant, 2007; Hofer et Pintrich, 1997). De prime abord, on pourrait considérer que ces deux construits théoriques ne présentent pas d’éléments de convergence, mais il en est autrement lorsque l’on tient compte des données de terrain. Ainsi, bien que le point de départ de ces concepts diverge, des ouvertures peuvent se créer si l’on s’attarde aux résultats qu’ont permis d’obtenir deux recherches en milieu universitaire, l’une auprès de futurs enseignants au Québec et l’autre auprès de futurs psychologues en Belgique.
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 | 0.030 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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.
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".