Mobiliser les savoirs expérientiels pour la recherche et la formation des professionnels de la santé : concepts et méthodologies
Notice bibliographique
Résumé
Problématique : Les approches traditionnelles de recherche en pédagogie des sciences de la santé, axées sur l’évaluation et la mesure, s’arriment difficilement avec l’introduction de la formation des professionnels de la santé axée sur les compétences. L’exploration d’approches de recherche participative et qualitatives s’avère désormais nécessaire pour mieux étudier la formation qui se déroule dans des stages pratiques en milieux cliniques. Nous postulons que le développement des compétences s’appuie en grande partie sur la construction, l’explicitation et la mise en œuvre de savoirs d’expérience. Objectif : Cet article présente un ensemble d’éléments conceptuels et méthodologiques pour les éducateurs dans le domaine de la santé qui cherchent à mobiliser des approches centrées sur la personne, ses expériences et les savoirs qui en découlent afin d’étudier tout en soutenant le développement des compétences professionnelles. Résultats : Pour y parvenir, les auteurs mobilisent un ensemble d’approches de recherche participative pour construire un regard dynamique de l’apprentissage en situation de travail. L’abordage des savoirs expérientiels peut se faire par le biais de la biographisation, qui constitue le dévoilement des savoirs acquis par l’individu au cours de sa vie. Il peut aussi se faire par l’analyse de tâche, qui permet de dégager la construction des savoirs requis pour son accomplissement adéquat. Les deux approches, issues des domaines de la psychologie du travail et des sciences de l’éducation, mènent à une compréhension nuancée du développement des compétences des professionnels. Conclusion : L’aperçu que propose cette contribution sur les savoirs d’expérience comme objet de recherche et leur rôle dans le développement des compétences devrait permettre aux professionnels de la santé d’entamer un projet recherche en pédagogie sous un angle alternatif, alliant dans un même projet la recherche et la formation.
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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 | 0,040 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».