Les savoirs à la base de la formation à l’enseignement au Québec, en Ontario et en Suisse1
Notice bibliographique
Résumé
Cet article porte sur les programmes de formation des enseignant⋅e⋅s au Québec, en Ontario et en Suisse romande et alémanique. L’objectif général est de cerner les savoirs professionnels transmis aux enseignant⋅e⋅s à travers les programmes de formation initiale des universités canadiennes et des Hautes Écoles pédagogiques suisses. Pour ce faire, nous avons analysé un échantillon de 27 programmes de formation des enseignant⋅e⋅s du primaire à travers les descriptifs de cours qui se trouvent sur les sites respectifs (approche comparative et descriptive). Nous avons analysé 1534 descriptifs de cours dans ces trois contextes sociaux. Nous constatons que la formation des enseignant⋅e⋅s diffère d’une institution à l’autre, même au sein d’une même province ou du même pays. Néanmoins, comparer des programmes de formation entre différents contextes permet aussi de réfléchir à certains enjeux similaires dans la formation qui ne sont pas spécifiques à une seule institution, tout en permettant de présenter des innovations pertinentes comme celle du programme de formation bilingue en Suisse.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».