Enjeux et méthodes d’analyse des besoins de formation : le cas d’une formation pour la prévention des accidents
Notice bibliographique
Résumé
L’analyse des besoins est une étape considérée comme cruciale lors de la planification d’une formation. Il existe diverses méthodes pour identifier les besoins, sans qu’il y ait d’études pour les comparer au regard des informations obtenues et des coûts associés. C’est dans cette perspective qu’un projet a été réalisé dans le secteur des télécommunications pour vérifier l’apport de différentes méthodes de collecte de données dans un contexte de prévention des accidents lors du transport et de la manipulation d’échelles par des techniciens. Les méthodes comparées sont les rencontres individuelles avec des acteurs de la SST et de la formation (n : 13), les groupes de discussion avec des techniciens (3 groupes, n : 28), l’administration d’un questionnaire en ligne auprès de techniciens et l’analyse de l’activité de travail de cinq techniciens. Cette dernière méthode est souvent ignorée en formation en raison des coûts associés à sa réalisation. Une analyse comparative des méthodes a été effectuée relativement à la nature des informations obtenues. Les résultats montrent que les entrevues avec les acteurs en SST permettent de bien cerner la problématique à l’origine de la demande de formation. Les rencontres de groupe ainsi que le questionnaire ont surtout permis d’identifier les besoins de formation perçus et d’obtenir des informations sur les facteurs qui entrainent des difficultés dans le travail. Quant à l’analyse de l’activité de travail, elle est la méthode qui a fourni une plus grande compréhension du travail à réaliser et des facteurs sur lesquels il faudrait agir pour prévenir les accidents de travail. Elle a aussi mené à l’identification de situations de travail « critiques » et à la mise en mots de savoirs développés avec l’expérience qui pourraient être intégrés à la formation pour favoriser le transfert des apprentissages et la prévention.
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 | 0,126 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».