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Enregistrement W1518700805 · doi:10.7202/1021026ar

L’apport du fonctionnement en communauté d’apprentissage professionnelle de huit écoles inclusives sur l’autoappréciation en enseignement en littératie et sur le sentiment d’autoefficacité

2013· article· fr· W1518700805 sur OpenAlexaffvenue
André C. Moreau, Martine Leclerc, Brigitte Stanké

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2013
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les résultats d’une recherche sur le fonctionnement d’écoles en communauté d’apprentissage professionnelle (CAP) et sur sa contribution au développement professionnel des enseignants. Bien que plusieurs auteurs s’intéressent au fonctionnement des écoles en CAP, peu de recherches ont essayé de comprendre son apport à l’autoappréciation des connaissances et des compétences en enseignement en littératie et au sentiment d’autoefficacité en enseignement. Les données recueillies portent sur une période de trois ans suivant un protocole en deux temps (pré et post) auprès de 89 enseignants. Les connaissances et les compétences en enseignement en littératie ainsi que le sentiment d’autoefficacité ont été évalués au moyen de deux questionnaires réalisés au début de l’expérimentation et après trois ans. Une augmentation statistiquement significative des compétences et des connaissances en enseignement ainsi que celle de l’autoefficacité en enseignement ont été observées entre le début et la fin de la recherche. Les résultats suggèrent que le fonctionnement en CAP associé aux activités de formation et d’accompagnement aurait une influence sur les connaissances et les compétences en enseignement en littératie et, qui plus est, sur le sentiment d’autoefficacité en enseignement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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