Relever le défi de l’Approche Par Compétence pour la formation doctorale : enjeux et proposition de l’expérimentation d’un curriculum au sein du Laboratoire Educations et Pratiques de santé UR 3412
Notice bibliographique
Résumé
L’arrêté du 22 février 2019(1) inscrit le doctorat au répertoire national de la certification (RNCP) professionnelle et définit de nouvelles compétences devant être acquises au cours de la formation doctorale. Il s’agit de replacer le doctorant dans une perspective métier, la réalisation d’une thèse s’accompagnant du développement de compétences que l’on peut attendre d’un chercheur. Au-delà d’une simple visée utilitariste de la notion de compétence(2) -dont les acceptions sont multiples- sa mise en œuvre dans les dispositifs de formation est décrite dans la littérature comme une opportunité de faire changer et d’améliorer les pratiques pédagogiques. Pour la formation doctorale, cela peut être l’occasion de discuter les enjeux de qualité(3) des processus d’accompagnement pédagogique, de la construction du projet de recherche du doctorant et de son parcours professionnel. Dans cette perspective, un comité de pilotage du LEPS UR 3412 réunissant doctorants, enseignants-chercheurs et directeurs a conçu et mis en place un dispositif de formation à l’attention des doctorants du LEPS. Ce dispositif est basé sur une Approche Par Compétence(4) articulant des ressources pédagogiques mises à disposition par le laboratoire et l’Ecole Erasme-Université Sorbonne Paris Nord. La construction du dispositif s’est opérée en plusieurs étapes itératives, de la définition d’un référentiel de compétences à partir du cadre législatif à son opérationnalisation en lien avec les valeurs et axes de recherche du laboratoire. Les activités de formation sont organisées au moyen d’une planification en spirale(5). Celle-ci permet au doctorant de complexifier ses apprentissages de manière graduelle en les reliant à ceux préexistants, dans une perspective socioconstructiviste et pragmatiste de l’apprentissage. Les doctorants sont impliqués à chaque niveau de la formation, que cela soit pour sa gouvernance, dans la planification, ou la réalisation des activités à visée d’apprentissage. Au travers cette communication, il s’agit de présenter le dispositif de formation en cours d’expérimentation, de discuter la conception curriculaire, ses avantages et ses limites pour l’amélioration de la formation des doctorants. Références : 1. Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle [Internet]. Disponible sur: https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000038200990&categorieLien=id 2. Tardif J. L’évaluation des compétences. Documenter le parcours de développement. Montréal (QC) : Chenelière Education. 2006. 363 p. 3. Workshop Encadrement Doctoral 2018 « La qualité du doctorat ». Organisé par Adoc Mètis, l’Association Nationale des Docteurs, le Réseau National de Collèges Doctoraux et l’Université de Lyon. [Internet]. Disponible sur: https://w-e-d.info/ 4. Poumay M, Tardif J, Georges F. Organiser la formation à partir des compétences - Un pari gagnant pour l’apprentissage dans le supérieur. De Boeck supérieur; 2017. 5. Harden RM, Stamper N. What is a spiral curriculum? Med Teach. mars 1999;21(2):141‑3.
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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 | 0,151 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,025 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».