Vers une compréhension commune des attentes en stages en enseignement par la coconstruction d’indicateurs de développement entre formateurs et formatrices de stagiaires
Notice bibliographique
Résumé
L’exercice du jugement d’évaluation en contexte de stage demeure un enjeu pour les formateurs et formatrices de stagiaires (Tobola Couchepin et Périsset, 2021). Bien que des balises soient offertes pour soutenir leur jugement professionnel, le grand nombre de formateurs et formatrices impliqués dans l’évaluation des compétences entraine des disparités au regard de la compréhension de la progression attendue à chaque stage (Gouin et al., 2023). Cet article vise à décrire le développement d’une compréhension commune des niveaux de maitrise attendus par stage entre des formateurs et formatrices de stagiaires en enseignement par l’entremise de la coconstruction d’indicateurs de développement. Pour ce faire, la dimension développementale du concept d’évaluation des compétences professionnelles (Legendre, 2007 ; Tardif, 2006, 2017, 2019) est retenue pour éclairer l’objet de la recherche. Le matériau provient de sept rencontres collectives tenues dans le cadre d’une recherche collaborative qualitative (Bourassa et al., 2007, 2013 ; Chevalier et Buckles, 2013). Les données ont été analysées en suivant une démarche inductive délibératoire à la lumière de deux manières d’opérationnaliser la dimension développementale de l’évaluation des compétences professionnelles (Bélair et Talbot, 2023 ; Monfette et Malo, 2023). Les résultats présentent le processus de coconstruction des indicateurs qui témoignent du développement d’une compréhension commune des niveaux de maitrise attendus par stage entre les formateurs et formatrices.
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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 | 0,031 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».