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Enregistrement W2965542525 · doi:10.4000/ejrieps.635

Quel développement professionnel pour des enseignants associés dans une formation de type recherche-action participative ?

2019· article· fr· W2965542525 sur OpenAlexaffabout
Claire Mattéï-Mieusset, Geneviève Emond, Pierre Boudreau

Notice bibliographique

RevueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article est issu d’une recherche internationale : PReParE-Eps, 2015-2018 (Belgique, Canada, États-Unis, France, Suisse), portant sur le développement des compétences des enseignants associés (EA) en Education Physique et Sportive (EPS), dans leur fonction d’accompagnement (Paul, 2009) d’un enseignant débutant. En contexte français, cinq EA bénéficient d’une formation de type « recherche-action participative » (RAP) (Chevalier et Buckles, 2013). La RAP, utilisée dans un but de développement professionnel, engage les participants dans toutes les étapes d’une telle formation tout en tenant compte des compétences déjà acquises et de leur autonomie comme professionnel. Les données se présentent sous la forme de discours oral et écrit des EA, en amont, pendant, et en aval du dispositif organisé en quatre journées réparties sur cinq mois. Nous caractérisons le processus de développement professionnel (Grosstephan, 2010 ; Jorro, 2014) de deux EA à partir de trois indicateurs : réflexivité, mobilisation d’outils conceptuels, construction d’un genre professionnel (Clot, 1999), dans quatre phases : insécurité, expérimentation, appropriation, consolidation (Boucher et Jenkins, 2004), tout en cernant les apports spécifiques d’une RAP dans cette dynamique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,835
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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