Métier, savoirs et élèves : l’étrange casse-tête des nouveaux enseignants de formation professionnelle au Québec1
Notice bibliographique
Résumé
Les enseignants de formation professionnelle au Québec se distinguent de leurs collègues d’autres secteurs (Descheneaux, Monette et Tardif, 2012) par le fait qu’ils ont exercé pendant plusieurs années un métier avant de l’enseigner. Ils abordent en outre la carrière en enseignement sans formation initiale en pédagogie. Leur rapport au savoir (Charlot, 1997) s’appuie souvent sur une certaine tension avec l’institution scolaire et ce qu’elle représente (Beaucher, 2014) ainsi que sur la valorisation des savoirs techniques, concrets ou liés à l’exercice de leur métier. Engagés simultanément dans trois processus exigeants de transition entre le métier et l’enseignement, d’insertion professionnelle en enseignement et d’intégration à l’université, ils s’appuient d’abord sur ce qui leur est le plus familier : leur métier et leur expérience d’élève. Le texte soulève des questions éthiques posées par l’entrelacs de quatre pôles identitaires (expert de métier, enseignant, ancien élève et étudiant) occupés simultanément par les participants.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; 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 ».