Distinguer ce qui est établi — les ancrages et les degrés de preuve.

Les Références

« Pas un nom de cette Fabrique n'est inventé. Chaque partie répond à une fonction établie par la science de l'esprit, chaque geste à un effet mesuré par la recherche. » — le Colophon du Traité.

Chaque notice ci-dessous dit deux choses : ce que ce travail a établi, et ce que le Traité lui doit. À lire sans malentendu : le chercheur a établi un effet ; le découpage en familles et en fonctions, lui, est le geste du cartographe. L'ancrage répond de la matière, non du partitionnement. Les familles et fonctions concernées sont listées sous chaque notice — chaque code est un lien vers sa fiche du Grimoire, et les fiches du Grimoire remontent en retour vers cette page.

Aux origines — les publications fondatrices

Les notices plus bas ancrent les pièces de la carte dans la science établie. Ces trois textes-ci font autre chose : ce sont les publications de Christian Blanvillain où la démarche et la discipline elles-mêmes ont été proposées — la carte, non ses pièces. C'est dans le premier que le nom « noèsiologie » est forgé et défini (« la science qui étudie le développement de l'intelligence »).

  1. Apprendre à penser les algorithmes. Concepts et exemple. Christian Blanvillain — Bulletin BIAA, no 117 (2020)

    Le texte fondateur. Il présente un algorithme de résolution de problèmes en sept étapes, y adosse une synthèse de 42 fonctions cognitives (compilées de la littérature — Feuerstein via Mayer, Vianin, Lubart) et 16 stratégies, et conclut en proposant de créer une discipline centrée sur le développement des intelligences de l'élève. C'est là qu'est forgé le mot « noèsiologie ».

    biaa.eu · article n°117 (PDF)

  2. Apprendre à penser les algorithmes. Christian Blanvillain — Atelier APIMU, conférence EIAH 2021 (Fribourg)

    La version communiquée aux pairs : le modèle de résolution, le répertoire des 42 fonctions et les 16 stratégies, et — en conclusion — la proposition et le nom de la discipline posés publiquement.

    apimu.gitlabpages.inria.frhal-03241685

  3. Un dispositif didactique débranché pour apprendre à résoudre des problèmes algorithmiques numériques et à les programmer. Christian Blanvillain — preprint, revue Petit x (soumis 2022–2025)

    Le socle empirique et didactique : « Human Processor! », un dispositif débranché où l'on programme avec des pièces en bois et où l'on trace la mémoire à la main. Il fournit le terrain et les stratégies observées « en situation » qui nourriront la carte — un travail amont, non l'acte de fondation.

    imag.umontpellier.fr · preprint (PDF)