L’A.S.I., analyseur et revelateur: de la complexite cognitive taxonomique <br> A.S.I., analyser and developer: of taxonomic cognitive complexity

Regis Gras; Antoine Bodin

doi:10.23925/1983-3156.2017v19i1p497-515

Authors

Regis Gras Ecole Polytechnique de l’Université de Nantes, Équipe DUKE Data User Knowledge, Laboratoire LS2N
Antoine Bodin Institut de Recherches sur l'Enseignement des Mathématiques, Université d'Aix-Marseille

DOI:

https://doi.org/10.23925/1983-3156.2017v19i1p497-515

Keywords:

graphe implicatif, hiérarchie de similarités, hiérarchie cohésitive, indice d’implication, taxonomie, complexité

Abstract

Résumé

Dans cet article, nous montrons comment l’ASI permet de valider la hiérarchie de complexité d’exercices de mathématiques proposés à de jeunes élèves en nous appuyant sur une taxonomie d’objectifs cognitifs. Inversement, cette taxonomie est confortée par des résultats d’enquêtes nationales et internationales, ce qui assure une cohérence en moyens et fin. Ainsi, si l’ASI s’avère être un bon outil d’analyse d’une hiérarchie ordonnée entre des compétences, elle permet aussi de révéler un ordre de complexité entre des tâches.

Abstract

In this article, we show how the ASI allows to validate the hierarchy of complexity of mathematical exercises proposed to young students by relying on a taxonomy of cognitive objectives. Conversely, this taxonomy is reinforced by the results of national and international surveys which ensures a coherence in means and purpose. Thus, if the ASI proves to be a good tool for analyzing an ordered hierarchy between competencies, it also reveals an order of complexity between tasks

RESUMO

Neste, mostramos como a ASI permite validar a hierarquia de complexidade de exercícios de matemática propostos a jovens alunos, apoiando-nos em uma taxionomia de objetivos cognitivos. Por outro lado, essa taxonomia é validada pelos resultados de investigações nacionais e internacionais, que garante uma consistência em termos de meios e finalidades. Assim, Se ASI acaba sendo uma boa ferramenta para análise de uma hierarquia ordenada entre competências, ela permite, também, revelar uma ordem de complexidade entre as tarefas.

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References

BENKIRANE, R, (2002), La Complexité, vertiges et promesses, Le Pommier, Paris

BLOOM B. et al. (1969), Taxonomie des objectifs pédagogiques , Education nouvelle.

BODIN, A. et al.: Rapports des enquêtes EVAPM. Site de l’APMEP

BODIN, A: 2003, Comment classer les questions de mathématiques? Actes du colloque international du Kangourou, Paris 7 novembre 2003.

BODIN, A. (2007): What does Pisa really assess, in HOPMAN, S., BRINEK, G., RETZL, M. (éds): PISA according to PISA. Wien: Lit Verlag, 2007

BODIN, A., et GRAPIN, N. (2016): Comparaison des cadres de référence et des instruments d’évaluation des enquêtes PISA et TIMSS. Ètude commanditée par le CNESCO (Conseil National de l’Évaluation dusystème scolaire. (site A. Bodin)

BOUDINE J.-P. et BODIN A. (2010), Le krach éducatif, L’Harmattan, Paris.

GRAS, R., (1976), Recherche d’une taxonomie d’objectifs cognitifs en Mathématiques, I.R.E.M. de Rennes.

GRAS, R., (1979), Contribution à l'étude expérimentale et à l'analyse de certaines acquisitions cognitives et de certains objectifs didactiques en mathématiques, Thèse d'Etat, Université de Rennes 1.

GRAS R. et ACIOLY-RÉGNIER, N. (2017), Hiérarchie de règles en A.S.I. et conceptualisation, L’Analyse Statistique Implicative, des Sciences dures au Sciences Humaines et Sociales, Cépadués, Toulouse, p. 369-386.

LERMAN, I.C., (1981b), Classification et analyse ordinale des données, Paris : Dunod

LERMAN, I.C. Formes d'aptitude et taxinomie d'objectifs cognitifs en mathématiques. In: Revue française de pédagogie, volume 44, 1978. pp. 5-33

MATALON, B. (1965), L’Analyse Hiérarchique, Gauthier-Villars, Paris

MONTPIED P., HIOLLE V., GRAS R., TIBERGHIEN, A., (2011), Profils d’attitudes et orientations motivationnelles : les dynamiques d’engagement à l’égard des sciences chez des élèves de troisième, de seconde et de première, Éducation et didactique, vol 5 n°1, 45-70.

SÈVE, L., (2005), Émergence, complexité et dialectique, Paris : Odile Jacob.

VERGNAUD, G. et DURAND C.,(1976), Structures additives et complexité psychogénétique, Revue Française de Pédagogie n° 36

VERGNAUD, G., (1994), La théorie des champs conceptuels, Recherches en Didactique des Mathématiques, 10/2-3.

Sites web

PISA: https://www.oecd.org/pisa/

TIMSS: http://timss2015.org/#/?playlistId=0&videoId=0

EVAPM: http://www.apmep.fr/-Observatoire-EVAPM-

À côté d’EVAPM, nous avons développé une base multicritère de questions d’évaluation : la base EVAPMIB. Cette base qui, outre les questions d’EVAPM contient de nombreuses questions utilisées dans des enquêtes à grande échelle (TIMSS, PISA,…) ; questions dont on a pu renseigner les conditions de passation et les résultats obtenus, contient plus de 2000 questions et son développement se poursuit. Bien sûr le niveau taxonomique est l’un des critères de choix possible des questions.

Base EVAPMIB: http://evapmib.apmep.fr/siteEvapmib/

CNESCO: www.cnesco.fr

Site d’Antoine Bodin: https://antoine-bodin.com/