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Enregistrement W3137979672 · doi:10.7202/1075720ar

IMPACT DE LA FORMATION ET DE L’ACCOMPAGNEMENT PÉDAGOGIQUE DESTINÉS AUX NOUVEAUX PROFESSEURS D’UNIVERSITÉ SUR LEUR TÂCHE RÉELLE : COMPARAISON INTERNATIONALE (CANADA–FRANCE)

2021· article· fr· W3137979672 sur OpenAlexaffvenueabout
France Gravelle, Louise Ménard, Christian Hoffmann, Geneviève Lameul, Denis Bédard, Diane Leduc, Christian Bégin

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Education / Revue des sciences de l éducation de McGill · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente une partie des résultats issus d’une recherche qualitative internationale qui a été menée au Canada et en France qui s’intitule « Effets de la formation et de l’accompagnement pédagogiques sur les pratiques des nouveaux professeurs d’université et leurs étudiants ». Considérant que la tâche réelle d’un professeur d’université a été soumise à de nombreux changements depuis ces dernières années, plusieurs universités ont décidé de développer des dispositifs de formation et d’accompagnement pédagogique, afin de préparer les nouveaux professeurs à exercer leurs fonctions. Après quelques années d’existence, peu de recherches portent sur leurs effets. Cet article a pour but de présenter les résultats qui semblent avoir eu un impact sur l’expérience d’enseignement vécue pendant le déroulement de la recherche.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,467
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,045 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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