Reconnaissance des acquis d’expérience pour les étudiants inuit et des Premières Nations inscrits dans un programme de formation en enseignement
Notice bibliographique
Résumé
Cet article brosse un portrait de ce qui se fait en reconnaissance des acquis (RAC) en contexte autochtone au sein de deux universités, soit l’Université du Québec à Chicoutimi et l’Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue. Il identifie aussi les potentialités et les obstacles envisagés pour mettre en place un modèle qui permettrait d’optimiser ce processus. En s’appuyant sur la recherche autochtone et la recherche collaborative, des rencontres ont eu lieu avec des professeurs, des professionnels ainsi que des partenaires et étudiants autochtones afin de relever les savoirs d’expérience de ces étudiants autochtones qui pourraient faire l’objet d’une démarche de RAC. La reconnaissance des compétences développées lors d’activités professionnelles extra formations et liées à la formation, la sécurisation culturelle, la valorisation et la reconnaissance des aspects personnels et communautaires d’une enseignante non légalement qualifiée doivent être pris en considération lorsqu’un processus de RAC est envisagé.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».