Les besoins prioritaires en compétences professionnelles : perceptions des enseignants et des enseignantes du nord-kivu sur leur formation continue
Notice bibliographique
Résumé
La formation des enseignants et des enseignantes de la ville de Goma, en République démocratique du Congo, a évolué négativement depuis l’époque coloniale. D’une formation initiale essentiellement religieuse, elle a été orientée vers des contenus universitaires, puis transformée en une formation continue sous forme de journées pédagogiques. Cette visée de formation n’a malheureusement pas été maintenue en raison du désengagement du gouvernement, des guerres et des conditions de vie. Conséquemment, l’un des problèmes qui caractérisent actuellement le système scolaire de Goma est l’absence de formation continue du corps enseignant. Afin d’aider ce dernier à s’autoformer professionnellement, l’identification préalable de leurs besoins de formation continue s’est avérée pertinente. Le but de cet article est de décrire et d’analyser ces besoins. Pour la collecte des données, un questionnaire a été distribué à 151 enseignants et enseignantes du secondaire de Goma en situation d’après-guerre, et 20 d’entre eux ont été interviewés. Des analyses quantitatives et qualitatives ont été effectuées selon les approches de Nadeau (1984) et de Lapointe (1992). Les résultats révèlent que les besoins du corps enseignant liés aux compétences professionnelles sont criants. En référence à notre échelle de jugement, le poids moyen alloué pour la situation actuelle (2,85) révèle que l’ensemble des compétences est généralement « Peu maîtrisé ».
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».