Le processus de validation d’un outil d’autoévaluation portant sur les pratiques d’enseignement en ligne pour un dispositif d’autoformation dédié aux enseignants des cycles supérieurs
Notice bibliographique
Résumé
Dans un contexte d’enseignement distant ou hybride, les enseignants des cycles supérieurs sont confrontés à de nombreux défis technopédagogiques. Le dispositif d’autoformation dynamique pour l’innovation (DADI) offre des ressources et un outil d’autoévaluation fondé sur le modèle théorique du savoir technopédagogique disciplinaire (STPD) de Bachy (2014). Cette recherche visait à construire et à valider cet outil d’autoévaluation. La méthodologie de validation a combiné des approches qualitatives et quantitatives, impliquant des experts en sciences de l’éducation et des enseignants des cycles supérieurs issus de disciplines volontairement variées. Cet article se concentre sur les résultats quantitatifs. L’évaluation statistique a été menée auprès de 173 enseignants québécois via un questionnaire en ligne. Les analyses factorielles semi-confirmatoires, à la suite des analyses exploratoires, confirment la validité de l’outil avec 60 items. Elles examinent également la pertinence de cloisonner certains domaines de connaissances dans la pratique effective des enseignants.
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 | 0,130 | 0,207 |
| 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 | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».