Adaptiv’Math et Adaptiv’Fraction – Deux nouvelles études d’impact pour le 1er degré
EvidenceB est née du constat que les découvertes récentes de la recherche en sciences cognitives et en intelligence artificielle permettent de soutenir les choix pédagogiques des enseignants, facilitant la mise en place d’une stratégie de différenciation.
Grâce à un fort investissement en R&D, EvidenceB a ainsi effectué un transfert de recherche et développé des solutions éducatives disruptives et inédites, dont deux produits dédiés à l’apprentissage des fondamentaux en mathématiques : Adaptiv’Math, qui accompagne déjà les classes du CP au CE2 dans leur apprentissage des mathématiques et Adaptiv’Fraction, la nouvelle ressource dédiée aux mathématiques en cycle 3.
Depuis le mois janvier, EvidenceB a lancé deux études sur ces ressources dédiées aux élèves du 1er degré afin de produire des données probantes et des preuves scientifiques relatives à leur impact. Ces études s’inscrivent dans la démarche d’Evidence-based Education et visent à nourrir les travaux de la recherche mais aussi, et surtout, à associer la communauté enseignante qui souhaite expérimenter et tester de nouvelles ressources.
Pour mener à bien cette étude, EvidenceB collabore avec plusieurs établissements scolaires et chercheurs spécialisés en sciences de l’éducation. Les données recueillies seront analysées afin de mesurer l’impact des ressources sur divers aspects de l’apprentissage, tels que la compréhension des concepts mathématiques, la motivation des élèves, et leur capacité à résoudre des problèmes complexes.
Objectifs de l’étude
Évaluer le transfert des recherches : Mesurer l’effet de l’application des recherches spécifiques, menées dans des contextes très spécifiques, dans le milieu écologique de l’école.
Analyser la combinaison des différentes recherches : Étudier comment les différentes recherches en sciences cognitives et en intelligence artificielle, combinées dans notre ressource, interagissent ensemble et influencent l’apprentissage
Examiner l’impact sur des groupes spécifiques : Évaluer l’effet des ressources sur des populations spécifiques, telles que les élèves rencontrant des difficultés en mathématiques, les filles, ou les élèves défavorisés.
Analyser l’impact sur la motivation : Étudier comment l’utilisation de l’intelligence artificielle dans ces ressources peut influencer la motivation et l’engagement des élèves.
Méthodologie
L’étude utilise une approche mixte combinant des méthodes quantitatives et qualitatives. Des tests standardisés seront administrés avant et après l’utilisation des ressources pour évaluer les progrès des élèves.
Premiers résultats attendus
Les premiers résultats de cette étude sont attendus pour la fin de l’année scolaire. Ils permettront à EvidenceB d’ajuster et d’améliorer ses ressources en fonction des retours obtenus, afin de maximiser leur efficacité et leur pertinence.
Chez EvidenceB, nous avons à cœur de concevoir des ressources qui soient non seulement utiles, mais dont l’efficacité soit démontrée par des recherches et des études rigoureuses, comme celle-ci. Nous sommes convaincus que l’innovation technologique peut jouer un rôle crucial dans l’amélioration de l’éducation et nous nous engageons à poursuivre nos efforts dans cette direction.
Vous souhaitez participer à l’étude ?
Bonne nouvelle ! Les inscriptions pour la troisième vague de l’étude sont désormais ouvertes ! Pour candidater, il vous suffit de remplir le formulaire en bas de cette page. Nos équipes vous contacteront ensuite par mail pour vous fournir tous les détails sur le déroulement de l’étude.
Formulaire d’inscription :https://evidenceb.typeform.com/to/GYgVEaHH
En savoir plus sur nos études d’impact : contact@evidenceb.com