Prédiction de la difficulté des tâches prescrites - Aix-Marseille Université Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Prédiction de la difficulté des tâches prescrites

Résumé

This article aims at analyzing professional teachers’ expertise by listening to their predictions of difficulties of the tasks assigned to pupils. To achieve this result, we surveyed ten skilled technology teachers. We questioned them about the various levels of difficulties in technical drawing exercises. Scanning the results helped us determine the elements and the characteristics of the tasks assigned to pupils. As well as the reasons behind choosing those type of activities and considering them as a determiner of the level of difficulty. This characterization of prescribed spots regarding difficulty level will enable us in the future to establish a database that will allow us to design training protocol for the novice technology teachers.
Cet article a pour but d’analyser les savoir-faire des enseignants experts, par savoir-faire nous entendons la prédiction des difficultés des tâches prescrites aux élèves. Pour aboutir à ce résultat, nous avons passé un questionnaire à une dizaine d’enseignants experts de technologie, dans lequel, on les a interrogés sur le niveau de difficulté des exercices de dessin technique. L’analyse des résultats, nous a aidés à déterminer les éléments, les facteurs, et les caractéristiques des tâches prescrites, sur lesquels les enseignants experts se basent pour pouvoir prédire le niveau de difficulté. Cette caractérisation des tâches prescrites, en matière de difficulté, nous permettra dans le futur, d’établir une base de données pour concevoir un protocole de formation pour les enseignants novices de technologie.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01436001 , version 1 (16-01-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01436001 , version 1

Citer

Rafik Tabbakh, Hélène Cheneval-Armand. Prédiction de la difficulté des tâches prescrites. Séminaire SIEST Méditerranée, SIEST, Nov 2016, Marseille, France. ⟨hal-01436001⟩
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