MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393020839 · doi:10.7202/1101213ar

Choisir de se former à l’enseignement au Québec 

2023· article· fr· W4393020839 sur OpenAlexaffabout
Bernard Wentzel, Geneviève Sirois, Joséphine Mukamurera, Sawsen Lakhal, Martial Dembélé, Maurice Tardif, Cécilia Borges, Adriana Morales-Perlaza, Brigitte Voyer

Notice bibliographique

RevueApprendre et enseigner aujourd’hui Revue du Conseil pédagogique interdisciplinaire du Québec · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeUniversité TÉLUQUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les formations à l’enseignement au Québec constituent un enjeu important et probablement un atout majeur pour réguler la pénurie de main-d’oeuvre qualifiée. Dans cette contribution, nous abordons le phénomène de pénurie en nous intéressant à l’attractivité de la profession et des programmes de formation à l’enseignement. Nous présentons quelques premiers résultats d’une enquête par questionnaire de grande envergure à laquelle ont participé 2912 étudiant.es en enseignement au Québec. Nous nous centrons ici sur certaines caractéristiques sociodémographiques de ces publics et sur les raisons de leur choix professionnel, afin de mieux comprendre l’attractivité des formations à l’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 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,006

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApprendre et enseigner aujourd’hui Revue du Conseil pédagogique interdisciplinaire du QuébecMême sujetEvaluation of Teaching PracticesTravaux en français237 207