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Enregistrement W4407542765 · doi:10.3917/sta.149.0113

Télésupervision en enseignement de l’éducation physique : étude exploratoire menée auprès de stagiaires du Québec et du canton de Vaud

2025· article· fr· W4407542765 sur OpenAlexaboutno aff
Matthieu Petit, Magali Descoeudres, François Vandercleyen, Nicolas Burel

Notice bibliographique

RevueStaps · 2025
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGerontologyLibrary scienceMedicineArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La crise sanitaire de la Covid-19 a amené certaines personnes superviseures de stage à délaisser les visites de stage en présentiel au profit de la télésupervision à partir de divers dispositifs numériques. Cette recherche exploratoire cherche à mesurer, d’une part, la perception de stagiaires quant au sentiment de présence à distance lors de stages en enseignement en éducation physique. Ces stages sont supervisés à distance ou en présentiel au Québec (20 stagiaires) et dans le canton de Vaud (16 stagiaires). D’autre part, nous avons cherché à identifier la différence de perception des stagiaires entre un entretien post-leçon traditionnel lors de visites en présentiel et un entretien d’autoconfrontation lors d’une télésupervision, ainsi que le degré d’appréhension envers les deux modalités. Les résultats témoignent un sentiment de présence à distance comparable entre les deux modalités et les deux contextes et mettent en évidence le pouvoir de développement des entretiens d’autoconfrontation, malgré le coût émotionnel qu’ils produisent, ainsi qu’une appréhension plus élevée lors des visites en présentiel. Les résultats sont discutés en regard notamment des différents types de présence à distance et mettent en avant le potentiel de la télésupervision, à partir d’outils numériques, en termes de formation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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