Enseigner en contexte de pandémie : quelles différences entre les professeurs du primaire, du secondaire et de l’université?
Notice bibliographique
Résumé
Enseigner en contexte de pandémie : quelles différences entre les professeurs du primaire, du secondaire et de l'université ?Formation et profession 28(4 hors-série), 2020 • ésumé Lors de la pandémie liée de COVID-19 du printemps 2020, les enseignants ont été contraints d'assurer la continuité pédagogique en réinventant leur enseignement en dehors de la classe.Par conséquent, le recours aux outils numériques s' est avéré incontournable.Cette recherche évalue, à travers une enquête adressée à 847 enseignants de langue vivante étrangère ou régionale exerçant dans des établissements français, si le niveau d' enseignement desdits enseignants a un effet sur l'anxiété qu'ils ressentent, sur leur sentiment d' efficacité personnelle, ainsi que sur leurs perceptions et usages des outils technologiques en contexte de confinement. Mots-clésSentiment d' efficacité personnelle des enseignants, acceptation des outils technologiques, usages numériques, enseignement des langues vivantes étrangères et régionales, pandémie COVID-19
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».