L’utilisation de l’approche par enquête appréciative pour contribuer aux changements positifs de la profession enseignante : connaître et considérer les besoins des enseignants en éducation physique et à la santé
Notice bibliographique
Résumé
L'utilisation de l'approche par enquête appréciative pour contribuer aux changements positifs de la profession enseignante : connaître et considérer les besoins des enseignants en éducation physique et à la santé Formation et profession 31(2) 2023 • 1 ésuméLa pénurie en enseignement représente un problème public de taille au Québec (Sirois et al., 2020).Un virage idéologique doit être amorcé pour analyser sous une perspective appréciative les besoins des enseignants en vue d'un fonctionnement optimal au travail afin d'inspirer les mesures gouvernementales du moment.Cet article cible tout particulièrement des enseignants en éducation physique et à la santé (ÉPS).L' objectif de ce projet de recherche est de cerner les besoins de ces enseignants qui leur permettraient de fonctionner de manière optimale au travail.Pour ce faire, 174 enseignants du Québec ont participé à un sondage en ligne.Les résultats comptent un total de 230 énoncés répartis en neuf catégories.
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 | 0,134 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,035 |
| Communication savante | 0,026 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».