La construction des compétences en insertion professionnelle en enseignement par l'accompagnement réflexif du mentorat
Notice bibliographique
Résumé
Notre recherche porte sur l'apprentissage des compétences professionnelles par de jeunes enseignants ontariens en insertion professionnelle. Elle vise à améliorer l'encadrement de la formation professionnelle des enseignants novices. Nous voulons répondre à la question suivante: comment l'accompagnement dans le cadre du mentorat conduit les jeunes enseignants à développer les savoir-faire professionnels? L'étude s'est déroulée dans le cadre du programme d'insertion professionnelle des nouveaux enseignants (PIPNE) en Ontario. Nous avons mené des entretiens auprès d'une vingtaine d'enseignantes et enseignants débutants et de seize mentors, qui exercent dans huit écoles secondaires de langue française de l'Ontario du Nord, de l'Est, du Centre-Sud et du sud-ouest de la province. Notre schéma pour les entretiens visait à connaître les thèmes de conversation entre mentors et mentorés. En fait, nous cherchions à savoir quels étaient les problèmes soulevés par les mentorés et les réponses données par les mentors. Les données d'entretiens révèlent que lorsque l'accompagnement dans le cadre du mentorat n'est pas systématiquement planifié, c'est-à-dire que des thèmes de perfectionnement professionnel spécifique ne sont pas suggérés par la direction de l'école et/ou le mentor, alors ce sont surtout des discussions sur le fonctionnement de la communauté professionnelle de l'école qui sont objet de discussion. Ces discussions socialisent l'enseignement débutant à la culture professionnelle de l'enseignant et participent à la construction de son identité professionnelle. En revanche, lorsque les discussions portent sur le perfectionnement des interventions pédagogiques, alors le mentoré construit les connaissances qui lui permettent d'apprendre à développer l'expertise professionnelle en enseignement. Aussi, nous nous sommes rendu compte de la valeur de l'implication des directions d'écoles dans le mentorat. Par ailleurs, nos données montrent que les mentors qui ont reçu une formation sont plus aptes à assumer leur rôle. Mots-clés : Mentor; mentoré; enseignant débutant; enseignant expérimenté; insertion professionnelle; accompagnement réflexif; mentorat; perfectionnement professionnel; construction de l'identité professionnelle; expertise professionnelle; développement professionnel.
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».