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Enregistrement W3200071894 · doi:10.7202/1077656ar

La recherche collaborative en milieu scolaire : un travail d’acculturation

2021· article· fr· W3200071894 sur OpenAlexaffvenueabout
Daphné Ducharme, Raymond Leblanc, Michelle Bourassa, Jacques Chevalier

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article raconte une expérience de recherche collaborative entre des enseignantes et enseignants de 1re et 2e année d’un conseil scolaire de langue française de la province de l’Ontario et des chercheurs universitaires. Le conseil offre une formation sur la conscience phonologique et la lecture à des enseignants et enseignantes de 1re et 2e année afin d’améliorer les résultats de lecture des élèves de ces classes. Des chercheurs de l’Université d’Ottawa sont invités à mener une recherche collaborative sur l’impact de la formation sur les pratiques pédagogiques en lecture de ces enseignantes et enseignants et sur leurs élèves. L’objectif de ce texte est de montrer de quelle manière des outils méthodologiques mobilisent une analyse et une interprétation collectives, faites par les enseignantes et les enseignants, de l’impact de la formation qu’ils ont vécue. Le texte examine en parallèle les impasses potentielles d’une recherche collaborative dans un milieu où la recherche de type traditionnel est davantage connue et attendue.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0480,046
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0030,020
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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