La conscience de soi des enseignantes et des enseignants à l’éducation préscolaire : un domaine de compétences socio-émotionnelles à explorer dès la période d’insertion professionnelle
Notice bibliographique
Résumé
Une étude pancanadienne révèle qu’un désengagement par rapport à la profession peut être associé aux expériences émotionnelles négatives et mener graduellement à l’abandon (Kamanzi et al., 2017). Or, force est de constater qu’il existe peu de formations visant le développement et l’amélioration des compétences socio-émotionnelles du personnel enseignant (Beaumont et Garcia, 2020). Cet article présente les résultats d’une étude menée par entrevues semi-dirigées auprès de 16 enseignantes à l’éducation préscolaire provenant de cinq régions administratives du Québec, qu’elles soient en phase d’insertion professionnelle ou enseignantes expérimentées. L’objectif était de déterminer les besoins de formation continue, liés au développement des compétences socio-émotionnelles, qui sont perçus comme prioritaires par le personnel enseignant à l’éducation préscolaire. Les résultats révèlent entre autres des besoins liés à la conscience de soi, l’un des domaines définis dans de nombreux travaux de la Collaborative for Academic, Social, and Emotional Learning (Zins et al., 2004). Cet article se concentre plus spécifiquement sur les résultats relatifs à la période de l’insertion professionnelle et permet de formuler des hypothèses de réflexion et d’action pouvant être mises en oeuvre dans le cadre de programmes de formation continue au Québec, et ce, pour assurer la rétention des enseignantes et des enseignants dans la profession.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».