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Enregistrement W4384486044 · doi:10.4000/ripes.4943

Métalittératie et pensée critique de futurs enseignants : pratiques et perceptions en francophonie

2023· article· fr· W4384486044 sur OpenAlexaffabout
Florent Michelot, Bruno Poëllhuber, Sébastien Béland

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de pédagogie de l’enseignement supérieur · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational Strategies and Epistemologies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pensée critique et la capacité à aborder l’information sont apparues comme étant cruciales au cours des dernières années, particulièrement en raison du rôle délétère, réel ou supposé, des médias sociaux. Pour répondre à cet enjeu, le rôle de l’éducation et, par conséquent, des enseignants apparaît central. Dans cet article, nous rapportons les observations réalisées auprès de futurs enseignants en formation initiale dans une activité de visionnement et de débat sur un groupe social Facebook. Grâce à une vidéocapture (screencasting) et un protocole de pensée à voix haute, nous avons été en mesure de documenter les pratiques de pensée critique et les stratégies de métalittératie (un concept englobant des compétences telles que la littératie informationnelle et numérique) d’enseignants en formation en Wallonie, en France et au Québec (n = 9). Avec une série d’entrevues (n = 32), nous avons pu mettre en contraste ces stratégies avec les stratégies déclarées comme étant connues. Les étudiants en formation professionnalisante mobiliseraient davantage des stratégies métacognitives et autocritiques tandis que celles et ceux en formation disciplinaire mobiliseraient plutôt des stratégies dites critériées. Quel que soit le type de formation, on recense moins de stratégies mobilisées que de stratégies connues.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,334 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission2
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