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Enregistrement W3133062080 · doi:10.7202/1075041ar

Coenseigner en milieu de formation initiale pour former aux pratiques collaboratives

2021· article· fr· W3133062080 sur OpenAlexvenueno aff
François Gremion, Pascal Carron

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la perspective d’une école inclusive, le coenseignement est reconnu comme une voie féconde pour la prise en charge des élèves à besoins éducatifs particuliers. Comme formatrices et formateurs soucieux de participer à la construction d’une école inclusive, qu’est-il possible de faire du moment que ni les conditions sur le terrain ne sont propices à la co-intervention ni qu’il est souhaitable d’imposer une pratique de coenseignement alors que le contenu du cours dont on a la charge n’en est pas l’objet? Ce texte a pour objectif d’identifier à quel point le fait de suivre un dispositif de formation assuré par diverses formes de coenseignement en institut de formation détermine ou non l’ouverture du futur personnel enseignant à en faire de même dans sa pratique. Notre résultat montre que le coenseignement semble plutôt perçu comme une ressource pour le développement professionnel, un moyen à disposition pour répondre aux défis que pose l’inclusion scolaire si les conditions préalables sont réunies – à savoir, avant tout, une bonne entente avec les collègues. Sans pouvoir généraliser nos résultats, on peut faire l’hypothèse que la mise en place d’un coenseignement semble pertinente en formation initiale pour inciter de futures enseignantes et futurs enseignants du secondaire à sa mise en oeuvre dans leurs écoles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0190,013
Communication savante0,0200,016
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,007

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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