De la gêne à la joie, de l’anxiété à la fierté : des émotions au service des échanges oraux dans les cercles d’auteur·es vécus par des enseignantes
Notice bibliographique
Résumé
Cet article porte sur la question des émotions vécues par des enseignantes ayant fait l’expérience des cercles d’auteur·es (Vopat, 2009), un dispositif intégré d’apprentissage de l’écriture, de la lecture et de l’oral (Tremblay & Turgeon, 2019). Nous souhaitons illustrer comment ce dispositif contribue à la création d’un esprit de communauté basé sur l’écoute, le respect et la collaboration entre pairs, tant chez des personnes enseignantes que des élèves. Nous faisons l’hypothèse que les émotions, largement positives, vécues au fil des étapes des cercles d’auteur·es (Tremblay & Turgeon, 2022) contribuent à l’établissement d’un climat de confiance et de respect propice aux échanges oraux et à la collaboration et qu’en retour, ce climat favorise la présence d’émotions positives. Pour appuyer cette hypothèse, nous ferons appel à deux types de données : des questionnaires remplis par des enseignantes après qu’elles aient vécu chacune des étapes du dispositif, suivant le principe de l’approche expérientielle (Kolb, 1984), et des entrevues menées auprès de ces mêmes enseignantes après deux années de participation au projet. À travers l’analyse de ces données et leur mise en relation avec des études ayant porté sur le rôle des émotions en éducation, nous souhaitons montrer l’influence des émotions (notamment des émotions positives) vécues à travers le dispositif pour l’établissement d’un climat propice aux échanges oraux et à la collaboration entre pairs, qu’il s’agisse d’adultes ou d’enfants.
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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».