Formation initiale et modèles d’enseignement de nouveaux enseignants au collégial
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, nombreux sont les collèges qui valorisent une formation initiale en enseignement supérieur au moment de l’embauche de leurs enseignants. Pour répondre à cette exigence, l’Université du Québec à Montréal a développé une formation en pédagogie de l’enseignement supérieur (PCPES). Dans le cadre de cette formation, plusieurs modèles d’enseignement sont enseignés. Ces derniers auraient un impact sur les apprentissages réalisés par les étudiants et ils ne peuvent être dissociées des contextes dans lesquels ils prennent place. En effet, plusieurs éléments propres au milieu d'accueil favorisent ou restreignent les décisions pédagogiques et l’utilisation de modèles d'enseignement variés. C’est pour mieux arrimer la formation initiale aux pratiques en salles de classe que les diplômés du PCPES, qui ont obtenu une charge d’enseignement dans un collège, ont répondu à un questionnaire portant sur les modèles d’enseignement qu’ils utilisent au quotidien. Avec cette modeste étude, nous visions à décrire ce qui facilite ou restreint l’utilisation des modèles d’enseignement en salle de classe chez de nouveaux enseignants au collégial diplômés du PCPES. Est-ce qu’ils utilisent les modèles appris au cours de leur formation initiale ? Une partie d’entre eux seulement ont l’occasion de les mettre en pratique et, pour une majorité d’entre eux, l’exposé interactif domine leur enseignement.Cette recherche a été réalisée avec le soutien financier du Programme facultaire d’aide financière à la recherche et à la création (PAFARC) pour les nouveaux chercheurs de l’Université du Québec à Montréal.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».