Influence des pratiques d’accompagnement des personnes enseignantes associées sur le sentiment d'efficacité personnelle des stagiaires québécois et québécoises à gérer la classe
Notice bibliographique
Résumé
Les difficultés en matière de gestion de classe apparaissent au deuxième rang des principales raisons du décrochage professionnel des personnes enseignantes novices (Karsenti et al., 2015). À cet effet, cultiver un sentiment d’efficacité personnelle (SEP) favorable en lien avec la gestion de classe chez les personnes stagiaires (PS) au cours de leur formation initiale constitue une piste de solution prometteuse pour contrer le décrochage professionnel des personnes enseignantes novices (Black, 2015). Un questionnaire portant, d’une part, sur le SEP à gérer la classe (Gaudreau et al. 2015) et, d’autre part, sur les pratiques d’accompagnement des personnes enseignantes associées (PEA) (Vandercleyen et al., 2018), a été soumis avant, puis après le stage à 298 PS québécoises inscrites à leur troisième ou quatrième année de formation à l’enseignement. L’objectif du présent article est de décrire et de comprendre l'influence des pratiques d’accompagnement des PEA sur le SEP des personnes stagiaires à gérer la classe. Le constat commun qui émerge des résultats est qu’un SEP élevé des PS relativement à la gestion de classe est associé à un accompagnement de la part de la PEA qui combine différents registres de pratiques d’accompagnement. La discussion des résultats met en lumière l’importance d’une posture d’accompagnement en constant ajustement pour s’adapter aux besoins de la PS et à son cheminement (Vivegnis, 2019).
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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 | 0,002 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».