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Enregistrement W4404293322 · doi:10.37571/2024.0305

Participer à une recherche-développement pour s’approprier son rôle de médiateur ou de médiatrice des apprentissages en classe de français

2024· article· fr· W4404293322 sur OpenAlexaffvenue
Marie-Hélène Forget, Charlotte Samain

Notice bibliographique

RevueDidactique · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte où la formation initiale en enseignement du français ne suffit pas à maitriser tous les savoirs didactiques requis par la profession, la participation à une recherche peut devenir une avenue intéressante de développement professionnel, tout en valorisant l’expérience du terrain. Notre étude a consisté à soumettre un dispositif didactique d’enseignement de l’écriture de justifications à six enseignantes de français du premier cycle du secondaire afin qu’elles le mettent en œuvre en classe et qu’elles puissent ensuite le commenter. La démarche méthodologique appelée « conception continuée dans l’usage » (Goigoux, 2017) vise le développement d’outils didactiques fondés sur les connaissances, mais aussi utiles, utilisables et acceptables du point de vue des personnes enseignantes. Notre projet a aussi permis aux participantes de s’approprier la démarche de médiation sociocognitive des apprentissages proposée par Barth (2013) pour l’enseignement de la justification. Les résultats issus d’une analyse secondaire croisant des synopsis avec des entretiens semi-dirigés montrent des indices de développement professionnel sur trois aspects : la vision capacitaire des élèves, le pilotage médiateur et la métacognition. Les résultats permettent également de dégager des besoins de formation auxquels un accompagnement des participantes dans le cadre à de telles recherches permettrait de répondre.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,309 · 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
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Résumé présentoui

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