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Enregistrement W7039381161

L'influence d'un stage d'enseignement dans un musée de sciences naturelles sur le sentiment dâautoefficacité en sciences de futurs enseignants

2011· other· fr· W7039381161 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFern and Epiphyte Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchHuman scienceInitial trainingResearch methodologyGraduate studentsContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude qualitative multicas est ancrée dans l'approche sociale-cognitive de la théorie de l'autoefficacité de Bandura (1977). Elle s’intéresse à quatre stages à l’enseignement qui se sont déroulés au Musée canadien de la nature en 2009. L’utilisation de données secondaires issues du questionnaire STEBI-B traduit et modifié (Dionne et Couture, 2010) ainsi que des entrevues semi-dirigées ont permis une analyse du changement d’autoefficacité en sciences chez les stagiaires. Les éléments les plus intéressants de cette recherche sont l’apprentissage vicariant et la possibilité de répétition qui favorise une meilleure connaissance de soi et une pratique réflexive. Les résultats, dans l’ensemble positifs, illustrent bien le potentiel d’un tel stage afin de rehausser le sentiment d’autoefficacité en sciences chez des stagiaires en enseignement, particulièrement chez ceux qui se destinent à enseigner à l’élémentaire puisque ceux-ci ont souvent une formation académique sans science.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,153 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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