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Enregistrement W4393341547 · doi:10.4000/ripes.5479

Liens entre les pratiques enseignantes perçues au collégial, le SEP à réussir ses études et le stress des étudiants

2024· article· fr· W4393341547 sur OpenAlexaffabout
Christine Pelletier, Éric Frénette, Nancy Gaudreau

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de pédagogie de l’enseignement supérieur · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les étudiants inscrits aux études postsecondaires vivent de plus en plus de détresse psychologique. Cette situation, surtout documentée d’un point de vue clinique et dans le but d’organiser les services spécialisés offerts aux étudiants (Baik et al., 2019), a été observée dans les cégeps du Québec (Gosselin et Ducharme, 2017). La présente étude pose la question suivante : que peuvent faire les personnes enseignantes pour développer le sentiment d’efficacité personnelle (SEP) des étudiants et diminuer leur stress? Une meilleure connaissance des pratiques enseignantes susceptibles de développer le SEP des étudiants à réussir leurs études pourrait fournir des éléments de réponse à cette question. Ainsi, cette étude de type quantitatif et exploratoire s’intéresse aux liens unissant les pratiques enseignantes au collégial, le SEP à réussir ses études et le stress (n = 355) à partir d’une analyse acheminatoire. La discussion porte sur les principaux résultats : 1) les perceptions de pratiques enseignantes varient selon le genre, l’âge et le programme d’études, 2) le SEP-études est influencé par quatre types de pratiques : défis d’apprentissage et choix des tâches, modelage par l’enseignant et autres modèles, messages d’efficacité et relations positives, 3) le degré de stress est influencé par le SEP-études, ainsi que par 4)le genre des répondants et les messages de peur de l’enseignant, et 5)le SEP-études présenterait un effet indirect sur la relation entre d’une part les messages d’efficacité et le stress, et d’autre part les relations positives et le stress.

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)0,009
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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