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Enregistrement W1805395444 · doi:10.7202/1031242ar

Une formation continue en littératie destinée aux enseignants en sciences de la nature oeuvrant en situation minoritaire : que disent les divers acteurs?

2015· article· fr· W1805395444 sur OpenAlexaffvenue
Léonard P. Rivard, Ndèye Rokhaya Gueye

Notice bibliographique

RevueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensUniversité de Saint-Boniface
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le projet de «littératie en salle de classe de sciences de la nature» était un programme de perfectionnement professionnel de trois ans destiné aux enseignants francophones du secondaire qui travaillent en milieu minoritaire. Cette formation continue privilégiait les liens entre la langue et les sciences et voulait sensibiliser ces enseignants quant à l’importance de tenir compte de la langue dans leur enseignement. Notre but était de leur montrer comment utiliser une panoplie de stratégies efficaces afin qu’ils puissent transformer leur pratique en salle de classe pour faire lire, écrire et parler les élèves dans l’apprentissage des sciences. Notre objectif de recherche était de déterminer comment les croyances et les pratiques des enseignants ont changé au fil du temps et comment ces dernières ont été mises en oeuvre dans différentes classes. Nous voulions également cerner les défis et les éléments facilitateurs à la mise en oeuvre de ces stratégies et pratiques en littératie dans la classe, à l’école et à la division scolaire. Seules les entrevues auprès des enseignants, des élèves, des directions d’école ainsi que d’autres acteurs en éducation impliqués dans le projet ont fait l’objet d’une analyse dans le présent article. L’analyse des entrevues auprès des enseignants a révélé que les changements par rapport à leurs croyances et à leurs pratiques étaient progressifs et directement corrélés avec le taux de participation aux séances de formation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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