Analyse comparative de jeux épistémiques sources et de jeux épistémiques émergents dans l'enseignement - Apprentissage de l'anglais à l'école

International audienceLe principal objectif de cette contribution, qui s'appuie sur une étude de l'ouvrage "Le sens du savoir" (Sensevy, 2011), vise à mettre en débat la notion de jeu épistémique telle qu'elle a été initialement produite (Ibid.; Gruson, Forest & Loquet, 2012) et utilisée pour décrire la structure logique du processus d'enseignement -apprentissage en relation avec les pratiques sociales de savoir qui lui donnent sa légitimité. Dans cette perspective, cette contribution s'efforce i) de discuter le travail de description des différents jeux épistémiques en relation avec de nouvelles données empiriques relatives à l'enseignement - apprentissage des langues secondes, ii) d'avancer dans la distinction entre le jeu épistémique source et le jeu épistémique émergent en référence au système stratégique réellement mobilisé par les élèves dans l'action, ii) de poursuivre le travail de modélisation des jeux épistémiques sous forme de système stratégique tripartite, impliquant la mobilisation de règles définitoires, de règles stratégiques et de stratégies à partir de situations caractéristiques de l'enseignement-apprentissage de l'anglais à l'école primaire

Textes éducatifs et contextes favorisant l'apprentissage. Optimisation d'un modèle de pratique pédagogique

Tout du long de vingt ans d' investigation, on a cherché des réponses pour le problème d' améliorer l' apprentissage des élèves, particulièrement de ceux qui ne sont pas favorisés, sans amoindrir le niveau d'exigence conceptuel. L' investigation s' a fait ressortir en plusieurs contextes: contextes d' apprentissage dans la famille et dans l' école, contextes de formation de professeurs et contextes d' élaboration (de construction ) de programmes et de manuels scolaires. De façon à guider l' investigation et a faire l' analyse des résultats, nous avons construit des modèles spécifiques. Les rapprochements successives on conduit à un modèle qui conceptualise une pratique pédagogique qu' on dirait avoir le potenciel pour amener les élèves jusqu' au succès scolaire, amoindrissant le fosse parmis les élèves socialement différentiés. Les études ont eu comme encadrement conceptuel essentiel la théorie du discours pedagogique de Bernstein. Dans cet article on veut présenter le modèle et faire la description de ses caractéristiques, faire voir les façons comme il a été usité et discuter son efficace. Un nouveau modèle théorique, dérivé de cet efficace, serra épreuvé dans une investigation à l' avenir.Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT

Apprentissage de la conception des bases de données : une<br /> méthodologie de la méthode

Les progiciels en général et les systèmes de gestion de fichiers et de bases de données occupent depuis quelques années une place prépondérante dans le monde de la micro-informatique. L'enseignement ne pouvait y rester insensible et l'on assiste aujourd'hui à la multiplication de formations spécifiques. Comme beaucoup d'autres organismes, le CeFIS (Centre de Formation à l'Informatique pour le Secondaire) a mis, depuis 4 ans, des cours traitement de texte et gestion de fichiers et de bases de données à son programme. Mettre au point une méthodologie adaptée à l'enseignement des progiciels n'est pas chose facile. Je vais, dans ces quelques pages, présenter, non seulement les objectifs qui ont été poursuivis au CeFIS mais surtout les méthodes employées et les difficultés rencontrées. Je dois néanmoins insister sur le fait qu'il s'agit de l'état actuel de ma réflexion et de ma pratique. Vous verrez qu'elle a évolué au fil des expériences menées et j'espère que cette méthodologie continuera à s'affiner et à s'enrichir

Un peu d'épistémologie élémentaire, un clin d'oeil à Ferdinand Gonseth. L'exemple de l'enseignement de la numération à l'école élémentaire.

De quels aspects tenir compte dans l'enseignement ? Selon quels critères départager ce qu'il est important de connaître, de comprendre, de ce qui n'est qu'aspect mineur ? Qu'est-ce qui mérite d'être enseigné ou de n'être qu'évoqué, en classe, si l'occasion se présente, ou encore qui ne mérite pas de mention? Quelle attitude et prix à payer, pour rester attentif aux difficultés des élèves ? Dialogue. Mise en texte en clin d'œil à Gonseth. Propos à partir d'un mémoire d'étudiante portant sur l'enseignement de la numération à l'école primaire, et en relation avec l'ouvrage de J. F. Perret: Comprendre l'écriture des nombres. (Berne, Peter Lang 1985), discussion du problème de l'évidence et de la question de savoir jusqu'où l'on doit pousser l'analyse des objets d'enseignement. Hiatus entre apprentissage de la numération scolaire formel relativement peu transférable et apprentissage "sur le tas" de cette même numération

Séparateurs à Vaste Marge pondérés en norme l2 pour la sélection de variables en apprentissage d’ordonnancement

National audienceLearning to rank algorithms are dealing with a very large amount of features to automatically learn ranking functions, which leads to an increase of both the computational cost and the number of noisy redundant features. Feature selection is seen as a promising way to address these issues. In this paper, we propose new feature selection algorithms for learning to rank based on reweighted l2 SVM approaches. We investigate a l2-AROM algorithm to solve the l0 norm optimization problem and a generic l2-reweighted algorithm to approximate l0 et l1 norm SVM problems with l2 norm SVM. Experiments show that our algorithms are up to 10 times faster and use up to 7 times less features than state-of-the-art methods, without lowering the ranking performance.Les algorithmes d’apprentissage d’ordonnancement utilisent un très grand nombre de caractéristiques pour apprendre les fonctions d’ordonnancement, entraînant une augmentation des temps d’exécution et du nombre de caractéristiques redondantes ou bruitées. La sélection de variables est une méthode prometteuse pour résoudre ces enjeux. Dans cet article, nous pro- posons de nouvelles méthodes de sélection de variables en apprentissage d’ordonnancement basées sur des approches de pondération des SVM en norme l2. Nous proposons une adap- tation d’une méthode l2-AROM pour la résolution des SVM en norme l0 et un algorithme générique de pondération de la norme l2 qui résout les problèmes en norme l0 et l1. Nos ex- périmentations montrent que les méthodes proposées sont jusqu’à 7 fois plus rapides et 10 fois plus parcimonieuses que l’état de l’art, pour des qualités d’ordonnancement équivalentes

Formation à l’intercompréhension orale et apprentissage du FLE dans une faculté d’économie

This paper introduces the assumptions and methods whereby both listening and reading IC of the French language for Italian speakers has been integrated within a French as a Foreign Language (FLE) teaching programme, aimed at students attending Non-Liberal-Arts courses (Economics). The paper briefly describes the teaching context which has led to this choice and the general structure of the training proposed. Starting from comparing the two languages, Italian and French, in class, this study attempts to illustrate how an approach to the French language by listening IC alone first, and reading comprehension later – following a carefully structured programme – can create the basis for an effective and reflective learning of the spoken and written grammar and their mutual relations in French. The training device using listening IC in FLE teaching aims at taking advantage of the heterogeneity and linguistic diversity among the students, in order to turn them into principal promoters of their own learning. In order to do so, organised modular training, following an explicit progression of different skills (listening comprehension followed by comprehension), has proved to be a satisfactory solution. The indispensable classroom-based guided module is to be combined with a distance learning module, which makes it possible to use resources and activities in a freely chosen order

Clarté cognitive et apprentissage de la lecture-écriture

Apprendre à lire c'est entrer dans l'écrit, comprendre et intégrer un système aux formes complexes. La clarté cognitive faciliterait la compréhension et la structuration progressive de la langue écrite. Comment se met-elle en place, et que font les enseignants dans leurs pratiques de classe pour aller dans ce sens. Quant aux méthodes de lecture, quelles aides peuvent-elles apporter

Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous

La modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel, a été étudiée par le biais de quatre modèles qui appartiennent à deux catégories, les modèles conceptuels (modèles à réservoirs), et les modèles basés sur les réseaux de neurones, et la logique floueLes modèles conceptuels mensuels utilisés sont les modèles de Thornthwaite et Arnell et le modèle GR2M, ainsi que deux modèles représentés par les réseaux de neurones à apprentissage supervisé et le modèle neuro-flou qui combine une méthode d'optimisation neuronale et une logique floue.Une application de ces modèles a été effectuée sur le bassin de la Cheffia (Nord-Est Algérien), et a confirmé les performances du modèle basé sur la logique floue. Par sa robustesse et son pouvoir d'extrapolation non-linéaire, ce modèle a donné d'excellents résultats, et représente donc une nouvelle approche de la modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel.Rainfall-runoff modelling is very important for environmental issues, as well as for water management. Due to this importance, several models have been developed to describe the transformation of rainfall to runoff. From these models, we can distinguish three categories: conceptual models; physically-based models and black box models. Conceptual models are designed to approximate within their structures the general sub-processes that govern the hydrological cycle, and they are often used because of their simplicity. The physically-based models are generally distributed models, involve complex descriptions using partial derivative equations, and need some parameter calibration to be adjusted or estimated in situ. These models can not be applied on a monthly scale. In contrast, the black box models rely on linear (or nonlinear) relationships between inputs (rainfall) and outputs (runoff), and they have been widely accepted as a practical tool on different time scales.In this paper, rainfall-runoff modelling on a monthly scale was studied using four models, from two different categories; conceptual models (reservoir models), and models based on artificial neural network and fuzzy logic. The monthly conceptual models used were the Thornthwaite-Arnell model and the GR2M model with two reservoirs. These models are regarded as mathematical models, and are of simple conception with a reduced number of parameters. In addition, these models are considered the most valid. The two other models were based on artificial neural networks and fuzzy logic, which combine neural optimization methods and fuzzy logic. These models incorporate a flexible mathematical structure that is capable of identifying complex nonlinear relationships between input and output data sets. In contrast to conceptual deterministic models, these models proceed using data learning through input-output systems. Artificial neural network models have been often shown to provide a better representation of the rainfall-runoff relationships. However, it is necessary to investigate different learning methods used with these models.There are two different learning modes (training). One is data learning (incremental training), which consists of training for each data set, where the weights and biases on the network model are updated each time an input is presented to the network, thus the error between simulated and target (observed) data is minimised for each input. The alternative to data learning is block learning (batch training). In block mode the weights and biases on the network model are updated only after the entire training set has been applied to the network. We have tried a block learning data method, which consisted of learning from the simulation of all data sets. Thus, it evaluates the influence of this model in the streamflow forecasting in real time.In Algeria, the droughts recorded during the previous years resulted in a reduction of surface water and in unbalanced resources that affected the phreatic underground water due to intensive exploitation. The results from evaluation studies emphasised the instability and vulnerability of surface water resources. The government has decided to carry out an emergency plan, by constructing several reservoirs and dams over the next few years in different regions of the country. However, several hydrometric gauges are disabled, so the series of hydrometric data are short or have gaps, and thus water resource evaluation has become impossible.One of the objectives of the monthly rainfall-runoff modelling was estimating the stream flow at the mouth of the watershed, so the rainfall-runoff relationship on a monthly scale represents a solution and a reliable method for water management projects. We have selected and applied four models on data from the Cheffia watershed situated in north-eastern Algeria. The catchment of the Cheffia river includes various sub-basins, and has an area of about 575 km2. The study was carried out on a twelve-year data set, split into a six-year calibration period, and a six-year validation period. Our research compared the models based on model characteristics, like simplicity and parameterisation, and also conceptual models were compared to parsimonious models. In addition, our research compared modelling results, based on the assessment of quantitative indices and statistics, such as the Nash criterion, the root mean squared error and a comparison of means during the calibration and validation periods.Model results have confirmed the strong performance of the fuzzy logic based model, for two periods, and this model best stimulated streamflows. Whereas the neural network model based on block learning is unable to reproduce the high runoff values, this model can to be used for simulation of the runoff only. Because of its robustness and non-linear extrapolation power, the neuro-fuzzy logic model gave better results, so it represents a new method of rainfall-runoff modelling in monthly time steps