Dispositif de formation mathématique pour les futures personnes enseignantes en adaptation scolaire et sociale
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, chaque institution universitaire met en place des dispositifs de formation mathématique pour les personnes futures enseignantes afin de pouvoir les accompagner dans ce processus de formation (Adihou et al., 2006; Morin et Theis, 2006). Ces dispositifs et les cours de didactique des mathématiques peuvent être parfois déconnectés des besoins réels lors de la pratique sur le terrain et ne pas produire les effets escomptés. Pour permettre une formation pertinente en enseignement des mathématiques, un dispositif dit global (Marchand, 2010) a été mis en place au Département d’Études sur l’adaptation scolaire et sociale, à l’Université de Sherbrooke. Il articule la formation mathématique à la formation didactique. Il permet ainsi de mettre en évidence la réciprocité entre le développement des compétences professionnelles et les pratiques futures d’enseignement des mathématiques. Notre contribution s’ancre dans les dispositifs « situés d’ordre didactique » (Audran, 2010), qui correspondent aux stratégies mises en oeuvre par les acteur-ices du dispositif pour répondre aux objectifs des dispositifs institués. Nous exposerons, d’abord, dans la problématique, les enjeux de la formation initiale en adaptation scolaire et sociale. Nous présenterons ensuite le cadre de référence sur lequel s’appuient nos actions (Loewenberg Ball et al., 2008; Clivaz, 2011; Barioni, 2012; Correa Molina & Gervais, 2011). Enfin, nous montrerons comment nous avons opérationnalisé l’articulation entre la formation mathématique et celle à l’enseignement des mathématiques à travers le dispositif global, et conclurons par des perspectives.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".