E-Learning culture : operationalization of a systemic model to support ICT-Integration in pre-service teacher trainers’ practice
Notice bibliographique
Résumé
Le développement professionnel des enseignants a longtemps été identifié comme essentiel à la réussite de l'adoption des TIC en éducation (BECTA, 2009). Des programmes de formation efficaces sur les TIC pour le développement professionnel des futurs enseignants devraient veiller à ce que, une fois diplômés, les enseignants aient les compétences et les connaissances nécessaires pour utiliser efficacement les TIC dans les salles de classe non seulement en raison de la nécessité pour les enfants de développer des compétences qui leur permettront de bien se débrouiller dans la société moderne (UNESCO, 2011; Dede, 2014), mais aussi, en raison de la valeur potentielle de ces technologies comme outils d'apprentissage (Gill and Dalgarno, 2008). Les TIC sont donc, devenues des incontournables pour les enseignants et les apprenants dans le contexte de la société du savoir. Cependant, lorsqu’on regarde leurs usages et leurs impacts on n’est pas satisfait après tout ce qui a été investi en termes de formation, argent, équipement, etc. Une des causes semble être la formation des enseignants, notamment dans son contenu et dans les stratégies de formation adoptée (Villeneuve, et al. 2012). Nous avons développé une intervention de formation pour rendre opérationnel le modèle IntersTICES (Peraya and Viens, 2005) et aider les formateurs d'enseignants intégrer les TIC dans leur pratique d'enseignement. Cette opérationnalisation impliquant les enseignants travaillant dans le programme de formation initiale des maîtres à l'Université de Montréal, a mis en perspective l'importance de la culture e-learning des formateurs d'enseignants, de l’accompagnement, et des interventions de suivi pour les activités, y compris l'utilisation pédagogique des TIC. La recherche a porté sur l'analyse de l'impact de l'intervention de formation sur la culture e-learning de participants, ainsi que sur leur intention d'adopter et d'utiliser les TIC dans leurs cours. Les résultats suggèrent que l’opérationnalisation du modèle IntersTICES via une intervention de formation de type IntersTICES, peut fournir les formateurs des formateurs une occasion de réflexion et de sensibilisation sur leurs représentations personnelles concernant tous les aspects de leur culture e-learning. De plus, cette opérationnalisation a aidé les formateurs des formateurs à prendre conscience de l'impact que leur culture e-learning a sur leur pratique tout au long et à n’importe quel stade du développement et de la mise en œuvre de leur activité choisie intégrant les TIC.
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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».