Formation par concordance de raisonnement pour les directions d’établissement scolaire novices : une recherche-développement
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente les résultats d’une recherche-développement appuyée sur un modèle de leadership pédagogique (Hallinger et Wang, 2015). Nous visions à 1) adapter les principes méthodologiques de la formation par concordance (Charlin et Fernandez, 2016), pour offrir une occasion de développement professionnel à des directions d’établissement scolaire novices, 2) documenter leurs perceptions sur la pertinence de ce type de formation et de ses effets sur la pratique et 3) énoncer certaines indications pour son utilisation. Nos résultats montrent que recourir à la formation par concordance pour les directions d’établissement scolaire est possible et pertinent dans le cadre de leur socialisation professionnelle. Pour les personnes formatrices en gestion scolaire, mais aussi dans d’autres champs des sciences de l’éducation ou domaines (comme les sciences de la santé), utiliser ce type d’approche pédagogique est avantageux et facilité par la disponibilité d’un guide pour les accompagner.
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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 | 0,046 | 0,118 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».