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Enregistrement W4403832560 · doi:10.18162/fp.2024.875

Modalités de formation-accompagnement et conditions favorables à la transformation des pratiques du personnel scolaire en matière d’établissement de plans d’intervention

2024· article· fr· W4403832560 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie-Pier Duchaine, Nancy Gaudreau, Claudia Verret, Marie‐France Nadeau, Vincent Bernier, Line Massé, Jean-Yves Bégin

Notice bibliographique

RevueFormation et profession · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceMedicineHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modalités de formation-accompagnement et conditions favorables à la transformation des pratiques du personnel scolaire en matière d'établissement de plans d'interventionFormation et profession 32(2) 2024 • ésumé L' engagement et la participation du personnel des établissements scolaires québécois dans une démarche de développement professionnel peuvent être influencés par plusieurs facteurs.Mettant à profit la voix des principaux concernés, cet article vise à documenter les perceptions du personnel scolaire concernant les modalités de formationaccompagnement à privilégier et les conditions visant à faciliter l'appropriation et la mise en œuvre de l'approche « J'ai MON plan !», axée sur l'autodétermination de l' élève, dans les milieux scolaires.À l'aide d'un devis de recherche qualitatif, quinze entrevues de groupe ont été réalisées avec le personnel scolaire et les formateurs qui ont participé à l' expérimentation de cette approche dans leurs milieux scolaires respectifs.Les résultats permettent de formuler plusieurs recommandations relatives à la formation et à l'accompagnement du personnel scolaire.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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