La perception des enseignants de l’intérêt de l’utilisation des technologies informatisées dans les communautés d’apprentissage professionnelles (CAP) en Afrique francophone : Le cas des Cellules d’animation pédagogiques et culturelles (CAPC) au Sénégal
Notice bibliographique
Résumé
Depuis les Indépendances, il existe ce qu’on appelle les Cellules d’animation pédagogiques et culturelles (CAPC) au Sénégal. Pouvant être assimilés à des communautés d’apprentissage professionnelles (CAP) ou plus généralement des communautés de pratiques (CoP), ces groupes d’enseignants titulaires ou contractuels d’une ou plusieurs écoles élémentaires de proximité se rejoignent en dehors des temps de classe pour échanger sur leurs pratiques d’enseignement-apprentissages, leurs difficultés et leurs réussites. Depuis 2017, le ministère de l’Éducation nationale du Sénégal et ses partenaires internationaux ont souhaité redynamiser les CAPC de la région de Casamance avec notamment l’intégration des technologies informatisées (TI) appelées communément le numérique. Le Projet d'amélioration de l'éducation de base en Casamance (PAEBCA) a permis de doter les CAPC de tablettes numériques et de vidéoprojecteurs pour filmer l’enseignant en situation de classe (Diop et Wallet, 2017). À partir d’une grille d’observation, ils analysent ensuite le film projeté pour tenter d’améliorer la démarche pédagogique et les pratiques de classe. Dans le cadre d’une recherche doctorale en cours, nous tenterons d’apporter des éléments de réponse à la question : comment l'utilisation des technologies informatisées est-elle perçue par les enseignants au sein des CAPC au Sénégal? Les premiers résultats des entretiens semi-directifs réalisés auprès de 21 enseignants en Casamance montrent une pratique variée d’outils et une volonté institutionnelle d’intégrer les technologies dans la formation continue des enseignants. Les discours montrent également une volonté des enseignants de remédier aux difficultés d’utilisation, notamment à travers les échanges virtuels à distance synchrones et asynchrones qu’on appelle ici application mobile multiplateforme (AMM). Néanmoins, nous avons observé un manque de réflexivité autour des questions d’instrumentation des pratiques pour une véritable intégration des technologies dans les communautés. Cet article a pour but de donner un éclairage sur les enjeux sous-jacents des technologies informatisées dans les communautés d’apprentissage professionnelles (CAP) en contexte africain francophone.
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 | 0,004 | 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 | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».