Rendez-vous sur les classes d’apprentissage actif : deuxième partie
Bibliographic record
Abstract
Présentation en 2 parties : 1) Scénarios efficaces en physique dans une classe d'apprentissage actif. Dans le cadre du projet sur les conditions d’efficacité des classes d’apprentissage actif, le Force concept inventory, qui permet de faire ressortir les conceptions alternatives que les étudiants ont de certains phénomènes physiques, a été passé dans des cours de mécanique au début (pré-test) et à la fin de la session (post-test). Les résultats du pré-test et du post-test ont été comparés pour mesurer le gain conceptuel. 2) Planifier l’aménagement d’une classe d’apprentissage actif. De plus en plus, les collèges se tournent vers l’aménagement de locaux dotés d’un environnement technologique riche et d’un aménagement propice au travail collaboratif. Cette présentation fait état des fonctions essentielles de tels locaux, selon le point de vue des étudiants et des enseignants. À partir de ces fonctions, on peut aménager de différentes manières une classe d’apprentissage actif selon les budgets disponibles.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.005 |
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".