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Record W7104266280 · doi:10.71781/5313

La formation mathématique des enseignants au secondaire : une analyse praxéologique des contenus liés à la combinatoire au secondaire et dans la formation mathématique universitaire des futurs enseignants : liens et ruptures

2025· dissertation· fr· W7104266280 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMathematics Education and Teaching Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIndustrial propertyIntertextualityDigital native

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire de maitrise s’intéresse au phénomène de seconde discontinuité dans le cas de la combinatoire : la formation mathématique universitaire des futurs enseignants est questionnée en raison des difficultés vécues par ces derniers dans le transfert de leurs apprentissages universitaires à l’enseignement au secondaire. De nombreuses études recensent le ressenti négatif des futurs enseignants à l’égard de leurs cours de mathématiques universitaires, qu’ils trouvent déconnectés et peu pertinents pour leur future profession. Nous cherchons à étudier ce possible décalage pour les cours de la formation mathématique universitaire des futurs enseignants qui traitent de combinatoire. Cette dernière est une branche des mathématiques qui présente des potentialités intéressantes pour l’enseignement des mathématiques, mais qui donne lieu à de multiples difficultés chez les élèves de tous âges. De plus, la formation des enseignants à l’égard de la combinatoire est sous-documentée, ne permettant pas de comprendre les possibles enjeux de transfert des apprentissages universitaires à l’enseignement de la combinatoire au secondaire. Notre travail cherche à contribuer à combler cette lacune en identifiant des liens et ruptures entre la formation mathématique universitaire des futurs enseignants et les contenus liés à la combinatoire au secondaire. En particulier, nous tenons compte d’une dimension institutionnelle dans les manières d’aborder, d’utiliser et d’organiser les savoirs à enseigner relatifs à la combinatoire. Pour ce faire, nous nous appuyons sur la Théorie anthropologique du didactique (TAD) afin d’analyser les praxéologies relatives à la combinatoire dans les manuels du secondaire et dans les livres de référence universitaires des cours de Mathématiques discrètes et de Probabilités du programme de formation initiale en enseignement des mathématiques au secondaire à l’Université de Montréal. Nous triangulons ensuite nos résultats de l’analyse de manuels par des entretiens avec quatre futurs enseignants, ce qui permet également de tester certaines conjectures et de susciter plusieurs réflexions concernant la formation mathématique universitaire des futurs enseignants et l’enseignement-apprentissage de la combinatoire au secondaire et à l’université. Nos résultats identifient un noyau de tâches communes aux deux institutions auxquelles nous nous intéressons, mais pour lesquelles les liens ne sont pas exploités. Nous observons plusieurs ruptures dans les techniques de dénombrement employées pour résoudre les tâches de combinatoire dans chacune des institutions considérées. Surtout, nous relevons dans les deux institutions la faiblesse des justifications et explications mathématiques fournies dans les savoirs à enseigner relatifs à la combinatoire, ce qui présente le risque de ne pas permettre aux futurs enseignants de développer des discours justificatifs adéquats en vue de leur enseignement au secondaire. Nos entretiens tendent à valider les résultats de nos analyses de manuels et fournissent plusieurs pistes d’amélioration possibles pour la formation des enseignants et pour l’enseignement de la combinatoire au secondaire et à l’université. Nos résultats nous mènent à formuler des recommandations en ce sens, et à proposer des réflexions théoriques et pratiques pour poursuivre le travail amorcé dans le cadre de notre maitrise.

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)0.002
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: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.067

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0090.009
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.002

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.

Opus teacher head0.063
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.302 · 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 designQualitative
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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Published2025
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