L’abandon aux études doctorales : un problème de direction?
Notice bibliographique
Résumé
En parcourant la littérature scientifique et professionnelle en enseignement supérieur, il arrive fréquemment de lire qu’un doctorant sur deux abandonne ses études. Un tel taux d’abandon est-il alarmant? Est-il réaliste, voire souhaitable, que tous les doctorants achèvent leurs études? Quelles que soient les réponses à ces questions, il est généralement admis que l’encadrement joue un rôle prépondérant dans la persévérance aux études. Toutefois, il n’est pas aussi aisé qu’il y paraît de questionner les pratiques pédagogiques dans le cadre de l’encadrement. Dans cet article, les auteures s’appuient sur les résultats d’une recherche menée auprès de 20 doctorants et de 20 directeurs de recherche sur leurs expériences de l’encadrement à la recherche. Elles se penchent sur les potentiels effets de l’encadrement sur la persévérance aux études doctorales en trois temps : 1) un recrutement guidé, dès le début, permet d’éviter certains abandons; 2) la communication transparente, notamment pour gérer les inévitables deuils, affecte favorablement la poursuite des études; 3) l’insertion professionnelle, pensée tout au long du parcours, permet de cibler des objectifs concrets et de mieux amener l’étudiant à se préparer à la suite. Les questions et les réflexions ponctuent cet article de manière à apporter un regard scientifique et pragmatique tout en admettant le travail qui reste à effectuer pour valoriser l’encadrement à la recherche et ses limites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».