Formation continue et évolution des compétences professionnelles du directeur d'établissement : l'évaluation d'une approche et de ses effets
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche évaluative s'inscrit dans la perspective du développement des compétences du directeur d'établissement à partir d'une approche de formation continue. Elle a pour but de faire ressortir les améliorations que la formation continue peut apporter à la compétence professionnelle du directeur d'établissement en plus de dégager les conditions de formation favorables au développement de telles compétences. Dans ce cadre global, à partir de la prise en considération d'éléments contextuels liés à la remise en question de l'école, de l'évolution du rôle de directeur d'établissement, des connaissances sur la réussite éducative et de la complexité de la fonction, les objectifs de recherche visent à identifier les principales compétences issues des activités de formation, à apprécier la contribution de la formation au développement des compétences et enfin à dégager les conditions de formation favorables à l'amélioration de telles compétences. \n \nLes fondements théoriques abordent les principes fondamentaux à la base d'une gestion renouvelée, tels l'autonomie, la responsabilité et la cohérence. Vient ensuite une analyse du concept de formation continue et de ses caractéristiques, notamment l'interactivité du processus de formation et la résolution de problèmes concrets. Les autres concepts importants pour cette étude sont ceux relatifs à l'apprentissage vu dans une perspective socio-constructiviste et à la compétence. Celle-ci étant d'abord considérée dans un sens large et ensuite dans sa dynamique combinatoire et contextualisée à la pratique professionnelle. Ces fondements servent d'assises à l'élaboration de l'instrumentation méthodologique nécessaire à une telle étude, en l'occurrence un éventail d'outils méthodologiques de nature qualitative et un questionnaire. Les informations ainsi recueillies sont analysées, à partir du contenu manifeste, dans trois grands mouvements d'analyse traitant, dans l'ordre, les données préliminaires, les données à caractère interactif et les données transférables. \n \nC'est à partir de ces mouvements d'analyse que se dégage une première interprétation des données recueillies. Il en ressort, d'abord, un ensemble de compétences regroupées sous quatre catégories que sont les compétences d'ordre techniques, relationnelles, contextuelles et symboliques. Les propos des directeurs et des intervenants permettent de donner un sens et une portée à ces compétences émergentes de la formation continue. Viennent ensuite des précisions sur la contribution absolue et sur la contribution relative en pourcentage de la formation pour chacune des compétences ainsi que de leur importance relative dans la pratique des directeurs. Des données relatives aux conditions de formation favorables à l'amélioration des compétences s'ajoutent. Ces conditions touchent, à titre d'illustration, des aspects aussi variés que les contenus de formation, la qualité des intervenants, l'effet de groupe sur les apprentissages et les stratégies pédagogiques utilisées. Celles-ci sont présentées, selon le sens qui leur est propre, sous trois plans, soit : celui de l'efficacité, de l'efficience et de l'humain. L'importance relative de ces conditions de formation est également abordée. \n \nCes interprétations amènent une discussion sur les éléments constitutifs de la formation et sur l'opérationnalisation du développement des compétences. Enfin, une réflexion sur la transférabilité des concepts de vision d'apprentissage et de système de formation est proposée. \n
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,007 |
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 ».