El enfoque por competencias en el desarrollo de políticas de formación del profesorado : entrevista a Claude Lessard
Notice bibliographique
Résumé
La introducción del enfoque por competencias en el actual proceso reformador de los sistemas educativos ha incorporado nuevos modelos en la concepción del aprendizaje y, en consecuencia, en el diseño curricular. Aunque podamos considerar este fenómeno como un proceso global, existen notables diferencias entre los países. En este sentido, Canadá ha sido uno de los países pioneros que ha diseñado e implantado un currículo basado en competencias en todo el sistema educativo, desde la educación primaria hasta la educación superior, incluyendo la formación del profesorado.En este artículo damos a conocer la opinión y la valoración que el profesor de la Universidad de Montreal, Claude Lessard, realiza sobre el enfoque de competencias y sobre su implantación en la formación del profesorado que actualmente se está llevando a cabo en Montreal, y que consideramos valiosa debido a su trayectoria académica e investigadora en esta temática. La aportación de esta entrevista introduce nuevos enfoques teóricos que, sin duda, enriquecen el debate actual sobre el diseño de políticas basadas en este enfoque.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».