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Enregistrement W4290079678 · doi:10.3917/autre.depov.2021.01.0364

Perspectives pour la formation des maîtres en Francophonie

2021· book-chapter· fr· W4290079678 sur OpenAlexaff
Geneviève Sirois, Martial Dembélé, Mathias Kyélem, Adriana Morales-Perlaza, Johnson Comlavi Maoudi

Notice bibliographique

RevueAutrement eBooks · 2021
Typebook-chapter
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Le néolibéralisme a modifié la vision du rôle de l’État dans la gestion des systèmes éducatifs. Le marché scolaire, la privatisation et la décentralisation sont considérés comme des leviers puissants pour la mise en place de systèmes éducatifs plus efficaces. En Afrique subsaharienne (ASS), où l’universalisation de l’éducation de base est un enjeu prioritaire depuis les indépendances, plusieurs pays ont eu recours à la privatisation pour élargir l’offre scolaire à moindres coûts pour l’État. L’élargissement de l’offre éducative a entraîné une demande croissante d’enseignants. Dans plusieurs pays, la participation du privé à la formation initiale des enseignants est apparue comme une solution pour faire face à ce défi dans des contextes marqués par des ressources publiques restreintes et les capacités limitées des institutions publiques de formation. Cette participation du privé, non exclusive à l’ASS, s’est concrétisée par l’émergence d’institutions privées de formation des enseignants. La formation des enseignants perd ainsi son statut de monopole de l’État et les institutions publiques s’ouvrent à la concurrence avec des institutions privées. Ce chapitre s’appuie sur les résultats d’une recherche exploratoire visant à analyser le phénomène de privatisation de la formation initiale des enseignants dans les pays du Sud à partir de deux cas illustratifs, le Burkina Faso et le Bénin. Nous répondons aux questions suivantes : Dans quel contexte les institutions privées de formation des enseignants ont-elles émergé dans ces deux pays ? Quelles sont les caractéristiques de ces institutions ? Quels sont les impacts de ce nouveau modèle de formation sur l’offre d’enseignants ?

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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