L’enseignement en équipe au secondaire : des conditions au service de sa pratique
Notice bibliographique
Résumé
C’est dans un souci de mieux-vivre ensemble et de cohérence dans les pratiques enseignantes que s’inscrit cette démarche de recherche. Les enseignants, par la plus récente réforme de l’éducation, sont appelés à travailler davantage de façon collective. En contexte d’enseignement au secondaire, l’enseignement en équipe pourrait représenter une approche novatrice répondant à cette volonté ministérielle. Dans l’intention d’identifier les conditions favorisant l’approche d’enseignement en équipe au secondaire, neuf participants ont été rencontrés. Par une recherche exploratoire dont les données mixtes ont été analysées à l’aide de la Démarche Réflexive d’Analyse en Partenariat (DRAP), un total de 12 conditions externes et 15 conditions internes ont émergé pour conduire à la proposition d’un modèle. Ce texte se veut une occasion de présenter la problématique, le cadre théorique et la démarche méthodologique ayant soutenu la démarche de recherche pour mener aux résultats, lesquels seront présentés en en faisant ressortir certaines conditions incontournables.
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 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 | 0,023 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,026 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».