Exemple d’une recherche collaborative pour expérimenter l’usage du eportfolio
Notice bibliographique
Résumé
L’accompagnement de l’enseignant associé et du superviseur universitaire joue un rôle de premier plan dans la formation des futurs enseignants. Afin d’améliorer cet accompagnement et de favoriser le développement professionnel, le eportfolio a été introduit dans un baccalauréat en éducation préscolaire et enseignement primaire. Cet article présente les résultats d’une recherche collaborative qui met en scène une équipe de multiacteurs (enseignants associés, superviseurs universitaires et chercheures) pour structurer un eportfolio et procéder à la mise à l’essai. La première partie propose une définition du eportfolio et un arrimage entre celui-ci et le concept d’accompagnement. Dans la deuxième partie, nous présentons les étapes de la recherche collaborative et l’intégration des différentes méthodes de collecte de données. L’article se termine sur la troisième partie, une réflexion par rapport à la structuration du eportfolio avec les praticiens et la nécessité de remettre en question les dispositifs antérieurs lorsqu’une nouveauté est amenée dans un programme de formation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».