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Record W7071931280

Utilisation pédagogique de la simulation numérique dans une perspective de développement d'un savoir signifiant d'optique géométrique au secondaire

2021· other· fr· W7071931280 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PopulationPeer evaluationResearch methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les difficultés identifiées dans l'apprentissage des sciences expérimentales au secondaire dans le monde et plus particulièrement au Sénégal nous ont conduit à mener cette étude. Nous cherchions à comprendre, d'une part, comment lier les savoirs scolaires aux savoirs non scolaires de l'élève pour générer des savoirs qui sont signifiants pour lui et pour sa communauté. Nous voulions également comprendre, dans cette quête de sens, quel serait le rôle de la simulation informatique. Ainsi, la question de recherche à laquelle nous avons tenté de répondre est : Jusqu'à quel point peut-on développer des savoirs signifiants d'optique géométrique sur l'arc-en-ciel et la couleur chez des élèves du secondaire dans un contexte d'apprentissage utilisant la simulation informatique? La présente étude, de nature exploratoire, s'est déroulée dans un établissement d'enseignement secondaire (lycée) de l'inspection d'académie de Fatick (Sénégal). Elle est qualitative et basée sur une étude de cas. La population à l'étude était constituée de 27 élèves de classe de seconde scientifique (équivalent du secondaire 4 au Québec). Ces élèves ont été répartis en deux groupes, R (15) et S (12), pour réaliser, respectivement, un apprentissage traditionnel utilisant le matériel disponible au laboratoire et un apprentissage par la simulation utilisant un simulateur informatique. Les données recueillies des productions des élèves et des deux entrevues de groupe ont été analysées selon la méthode d'analyse de contenu. Le logiciel QDA Miner a été utilisé à cet effet pour faciliter leur traitement. Ce dernier nous a permis de procéder à des opérations de codage des unités de sens et de générer des résultats suivant une grille thématique structurée en cinq rubriques inspirées de notre cadre théorique. Les résultats de la recherche ont montré que les élèves ont des connaissances de différentes natures (scolaires, culturelles, religieuses, expérientielles, etc.) sur les phénomènes étudiés et que celles-ci sont plus ou moins compatibles, parfois conflictuelles, avec le savoir scientifique. L'analyse de la signifiance des savoirs a révélé que les savoirs non scolaires sont pertinents et valides pour eux dans leur contexte propre. Ils sont signifiants pour eux et ont contribué à une compréhension plus riche et plus complète du phénomène de l'arc-en-ciel et de la couleur. Ces résultats ont aussi montré des limites de la signifiance du savoir scolaire avec l'apparition de conflits cognitifs chez certains élèves. Ces conflits se sont manifestés lorsque la perception sensible de l'élève était en contradiction avec le savoir qu'on voulait lui enseigner ou lorsque le savoir scolaire était en contradiction avec des croyances très ancrées comme les croyances religieuses. Certains élèves n'accepteraient pas la vision réductionniste de la science qui limiterait l'arc-en-ciel à un objet de lumière et occulterait toutes les croyances qu'ils ont sur le phénomène. La signifiance du savoir scolaire se heurte ainsi à un problème de validation individuelle par l'élève. Les résultats de la recherche ont aussi montré que la simulation informatique a aidé les élèves à mieux comprendre les contenus d'apprentissage. Elle leur a donné l'opportunité de valider les connaissances scientifiques, mais également de découvrir des aspects du phénomène étudié qui sont difficiles à observer ou à réaliser en situation réelle. Elle a permis un engagement et une implication plus accrus des élèves dans l'apprentissage avec l'utilisation de leurs moyens d'apprentissage ou fonctions psychologiques selon la perspective de Jung (pensée, sentiment, sensation et intuition). Elle a permis une utilisation importante de la pensée. La simulation informatique se présente ainsi comme une bonne solution de substitution pour pallier le manque de matériel ou l'inaccessibilité du phénomène étudié et un bon outil pour développer, dans une certaine mesure, des savoirs signifiants. Mais, comme le laissaient apparaître certaines productions d'élèves, son utilisation comporte des limites. En effet, devant la simulation informatique, certains élèves étaient influencés par ce qu'ils voyaient, ce qui les a empêchés d'utiliser toute leur capacité cognitive; leur réflexion était orientée; leur créativité était limitée. De même, l'intérêt de certains élèves était plus porté sur la technologie que sur le contenu d'apprentissage. En outre, la signifiance des savoirs produits par la simulation pourrait être précaire du fait du contexte d'apprentissage ou du modèle utilisé pour réaliser le logiciel de simulation. Alors, il serait important de développer la réflexion sur l'articulation entre réalité et objets virtuels pour mieux prendre en charge cette dimension de la signifiance des savoirs.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.012
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.229 · 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 designObservational
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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Citations0
Published2021
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