Les représentations des enseignants de leurs compétences professionnelles en comparaison avec les typologies de Perrenoud et Gauthier
Notice bibliographique
Résumé
Nombreux écrits traitant des changements en cours dans le monde éducatif de part et d'autre de l'occident, ont permis de repérer les diktats de mode qui permettent l'amélioration de l'enseignement. Le contexte ontarien, influence par ces tendances mondiales aussi américaines qu'européennes, possède une histoire riche de restructurations qui ont influencé la réforme qui est en oeuvre présentement. Par une analyse des représentations des enseignantes et des enseignants de leurs compétences professionnelles en commparaison avec les typologies de Perrenoud et de Gauthier, le présent projet s'attache à comprendre d'une part pourquoi ces derniers vivent l'exigence de perfectionnement professionnel impose par l'Ordre des enseignantes et des enseignants de l'Ontario avec tant de frustration et d'insatisfaction. D'autre part, ce projet vise à découvrir dans quelle mesure, il y a des écarts entre les représentations des enseignants, les définitions de l'Ordre des enseignantes et des enseignants de l'Ontario et les avancées des chercheurs face aux compétences professionnelles.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».