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Enregistrement W2266705734 · doi:10.7202/1034147ar

Soutenir la formation aux pratiques avancées à la maîtrise en travail social

2015· article· fr· W2266705734 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Louise Picard, Valérie Roy, Nataly Jacques, Marie-Ève Arsenault, Patricia Gariépy

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La formation aux pratiques avancées à la maîtrise en travail social repose sur une intégration optimale des connaissances théoriques, empiriques et méthodologiques pertinentes à l’intervention sociale. Elle vise aussi à développer une attitude réflexive, analytique et critique dans la conceptualisation, la mise en oeuvre et l’évaluation d’une intervention sociale. Toutefois, l’optimisation de cette formation soulève un certain nombre de questions quant aux moyens pédagogiques à mettre en place pour mieux soutenir les étudiants dans le processus d’apprentissage des pratiques avancées en travail social. Le présent article a pour but de présenter la démarche et les résultats d’une recherche réalisée à l’École de service social de l’Université Laval visant à développer une stratégie pédagogique structurante et intégrative permettant d’optimiser le soutien des étudiants et des différents acteurs engagés dans cette formation. Les consultations menées auprès de tous les acteurs visés ont permis de dégager les éléments favorisant ou faisant obstacle au cheminement des étudiants et huit principes pour le choix de la stratégie pédagogique. Les moyens pédagogiques retenus, ainsi que les avantages et défis de la démarche sont également exposés. Les résultats de cette recherche, autant par sa démarche que par ses résultats, fournissent des balises pertinentes pour les universités canadiennes souhaitant réviser leur formation aux pratiques avancées.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,262 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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