A microgenetic study of epistemic mediations of a computer-based knowledge modeling tool during a text understanding activity (proposal for an extended instrumental approach of mindtool-mediated learning)
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche porte sur les apports des outils informatisés de construction de cartes conceptuelles à la compréhension de textes dans un contexte de formation universitaire virtuelle . Notre cadre théorique constitue une analyse conceptuelle de la notion de médiation des outils cognitifs dans l apprentissage dans les recherches réalisées dans l approche instrumentale de Vygotski. Nous développons le concept de médiation pragmatique et d habileté cognitive à la lumière de la théorie de Rabardel (1995) et celle de Piaget. Pour concevoir les médiations épistémiques, nous réalisons une analyse développementale du concept de médiation dans la théorie de Vygotski. Cette analyse démontre la cohérence interne de sa théorie matérialiste et dialectique de la médiation de la conscience et l importance de son hypothèse du langage intérieur. Pour décrire les médiations épistémiques nous mettons à contribution les propositions de Piaget et de Vygotski concernant l acte de conceptualisation. Nous mettons à l épreuve nos propositions théoriques et méthodologiques dans une étude microgénétique de construction de cartes conceptuelles avec le logiciel MOT par les étudiants d un cours dispensé par l internet à la Télé-université (Montréal). Le recueil de données consiste en enregistrement vidéo de l activité et en verbalisation consécutive. Nous mettons en évidence les transformations de la structure de l activité externe et de l activité interne induites par cet outil, les difficultés des étudiants à restructurer les significations immédiates et la dialectique entre les formes et les contenus des significations des mots du texte et des propriétés représentationnelles de l outil
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".