Formation collective et individualisée à la planification pédagogique : Quels résultats par rapport à la rédaction progressive d’un plan de cours ?
Notice bibliographique
Résumé
Cette proposition de communication porte sur le cours « Description et analyse critique de pratiques d’enseignement et d’évaluation », commun aux formations CAPAES et Formasup organisées à l’Université de Liège. Le cours aborde les thématiques pédagogiques jugées incontournables pour la planification d’un dispositif d’enseignement. Les thématiques sont traitées par le biais des représentations spontanées des enseignants-participants et grâce à divers modèles et théories. Leur appropriation est évaluée grâce à la rédaction d’un plan de cours qui décrit et justifie théoriquement le dispositif créé par l’enseignant. La rédaction du plan de cours se déroule en trois temps. D’abord, chaque enseignant fournit une version spontanée rédigée en autonomie. Cette version correspond souvent à la fiche signalétique imposée par la Haute Ecole. Ensuite, un canevas et des consignes de rédaction sont communiqués. Les enseignants soumettent une version retravaillée de leur plan de cours pour évaluation formative. Ils reçoivent alors des commentaires individualisés et collectifs leur permettant de finaliser leur production pour l’évaluation certificative. Afin d’observer comment les enseignants exploitent les ressources mises à leur disposition, nous avons analysé, à l’aide de critères préétablis, les trois versions du plan de cours de huit enseignants inscrits à la formation en 2014-2015. Notre communication portera sur cette analyse et les constats qui en résultent concernant l’efficacité de notre approche. Nous pouvons déjà affirmer que chaque enseignant progresse dans la rédaction des objectifs, méthodes et évaluations associés à son cours. Les modèles pédagogiques choisis pour structurer ces rubriques contribuent à clarifier le projet pédagogique et à en renforcer la cohérence. L’étape de l’évaluation formative est décisive car elle permet d’identifier les faiblesses et de les mettre en relation avec les thématiques abordées en formation. Les rubriques jugées insatisfaisantes sont alors revues par l’enseignant et le passage à un niveau de qualité supérieur est presque toujours garanti. Berthiaume D. & Rege Colet N. (2013). La pédagogie de l’enseignement supérieur : repères théoriques et applications pratiques. Peter Lang (Bern). Leduc L. (2013). Rédiger des plans de cours. De la théorie à la pratique. De Boeck Supérieur (Bruxelles). Prégent R ., Bernard H. & Kozanitis A. (2009). Enseigner à l’université dans une approche-programme. Guide à l’intention des nouveaux professeurs et chargés de cours. Presses internationales Polytechnique (Québec). Svinicki M. & McKeachie W. J. (2011). McKeachie’s Teaching Tips. Strategies, Research, and Theory for College and University Teachers. Wadsworth (Belmont, USA), 13th edition.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,025 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 ».