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Enregistrement W4392197492

The influence of prescription on the professional development of beginner primary school teachers

2010· preprint· fr· W4392197492 sur OpenAlexaff
Marc Daguzon

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2010
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMathematics educationProfessional developmentMedical educationPrimary (astronomy)PsychologyPedagogyMedicineNursingPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a pour objectif de mieux comprendre comment les professeurs des écoles débutants apprennent leur métier sous l’influence de la prescription de l’Institut de Formation et de l’employeur (Éducation nationale) au cours de l’année de formation initiale post-concours. L’activité enseignante est envisagée comme un travail. Cette approche utilise le paradigme épistémologique de la psychologie ergonomique qui permet d’inférer la signification de l’activité du sujet lorsqu’il est soumis à l’influence de la prescription. Cette interprétation peut se faire à partir de ce que ce dernier déclare de son activité. Pour réaliser cette étude, une cohorte de quinze PE2 a été suivie tout au long de l’année scolaire 2005-2006. Ces PE2 ont participé individuellement ou collectivement à une dizaine d’entretiens qui ont été enregistrés. La narration et l’analyse des déclarations de ces débutants a permis de mettre à jour les nombreuses articulations qui s’opèrent entre la réception d’informations, l’élaboration des conceptions et le sentiment d’acquisition des compétences issues de l’expérience de l’action. L’analyse de ce corpus montre que le développement des enseignants débutants est influencé par un double processus de pragmatisation et d’idéalisation des prescriptions de l’employeur et de l’Institut de Formation. Selon les modalités de cette double influence, les parcours des débutants divergent. En effet, ces prescriptions que tous jugent idéales, sont retenues par certains PE2 pour entreprendre un travail de généralisation de leur expérience par catégorisation des situations rencontrées lors des stages. Ainsi construisent-ils progressivement une représentation opératoire de la tâche d’enseignement. D’autres PE2, au contraire, juxtaposent, au moins provisoirement, leurs différentes expériences pour se satisfaire d’une prescription spécifique aux différentes situations d’enseignement rencontrées et ainsi construire une représentation pragmatique de la tâche d’enseignement

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,303 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2010
Routes d'admission1
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