Effets de deux formations visant le développement de la compétence à enseigner les littératies au supérieur sur la croissance professionnelle d’enseignantes et d’enseignants du collégial : une étude de cas multiples
Notice bibliographique
Résumé
Les personnes étudiantes au supérieur sont confrontées à des défis en matière de lecture et d’écriture, car à chaque palier de scolarité, dans chaque domaine de connaissance, l’appropriation des savoirs passe par de nouveaux écrits, lesquels appartiennent à des genres textuels dont l’acculturation requiert un enseignement explicite. Les personnes enseignantes nous apparaissent les mieux placées pour cibler et expliciter les conventions d’écriture propres à leur discipline. Or, nombre d’entre elles peinent à le faire ou ne s’imputent pas ce rôle. Des initiatives en recherche au Québec ont contribué à l’élaboration et au déploiement de formations à l’enseignement des genres textuels au supérieur, mais aucune n’a vérifié à postériori la pérennité des changements ni identifié les facteurs contributifs ou limitatifs. L’objectif de cette recherche, qui s’inscrit dans le champ des littératies dans l’enseignement supérieur, est de documenter les effets pérennes de deux dispositifs de formation visant le développement des compétences en littératies dans l’enseignement supérieur sur la croissance professionnelle de personnes enseignantes du collégial. Le cadre théorique s’appuie sur le concept de genre textuel (Chartrand et al., 2015) et le modèle interconnecté de croissance professionnelle (Clarke et Hollingsworth, 2002). La recherche est de type exploratoire et descriptif et repose sur l’approche qualitative de l’étude multicas (Merriam et Tisdell, 2015). L’échantillon, non probabiliste et intentionnel, est constitué de deux cas, une formation courte (Cas 1 : une séance, 90 minutes) et longue (Cas 2 : quatre séances, 16 h 15) ainsi que de deux sous-cas (Sous-cas 1 : n=7; Sous-cas 2 : n=3). L’instrumentation comporte des entretiens individuels semi-dirigés, des artéfacts textuels et un journal de bord. Les données ont été traitées de manière itérative (Srivastava et Hopwood, 2009) avec NVivo puis analysées selon une approche d’analyse thématique en continu (Paillé et Mucchielli, 2012). Les expériences de développement des compétences en littératies au supérieur des personnes participantes se sont avérées variées et uniques à chaque individu; à la fois influencées par l’environnement du changement, les conditions de formation et leur rapport à l’enseignement des littératies au supérieur (RELS). Selon les séquences de changements et les mécanismes de médiation dominants, nous avons situé trois profils : les Protagonistes, les Statuquos et les Transfuges. Les deux formations partagent des conditions favorables à la croissance professionnelle alors que d’autres sont propres à la formation longue. Des retombées ont aussi été observées sur le contexte d’exercice et chez les personnes étudiantes. À la lumière de ces constats, des recommandations ont été formulées et un modèle intégré d’analyse de la croissance professionnelle de personnes enseignantes en exercice, engagées dans une démarche de développement de la compétence à enseigner les littératies au supérieur, a été proposé.
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 | 0,013 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».