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Enregistrement W7104307059 · doi:10.71781/6170

Quels motifs amènent des professeurs d'université à mettre en place des pratiques pédagogiques non magistrales dans le contexte de l'enseignement à de grands groupes?

2021· dissertation· fr· W7104307059 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Public accountingPublic education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le contexte de l’enseignement supérieur actuel, marqué notamment par la massification et la réduction du budget en éducation, fait en sorte que l’enseignement à de grands groupes d’étudiants est devenu une nécessité, mais aussi un défi chez les professeurs d’université. La taille des groupes influence-t-elle la réussite des étudiants? Plusieurs études, dont celles de Atkinson (2010), Milesi et Gamoran (2006) et Wulff et al. (1987), montrent que, dans ce format d’enseignement, ce n’est pas nécessairement le nombre de participants qui constitue l’élément important, mais la qualité de l’enseignement. En particulier, la recherche de Mulryan-Kyne (2010) affirme que la taille de la classe n’aurait pas d’influence négative sur l’apprentissage si le professeur adopte des stratégies d’enseignement adaptées et les applique dans le contexte approprié. Actuellement, face à un public de plus en plus hétérogène et à l’ère numérique, les professeurs font des efforts pour mettre en place des pratiques pédagogiques non magistrales pour favoriser la réussite et la persévérance chez les étudiants. De ce fait, nous avons cherché à répondre à la question générale de recherche suivante : Quels motifs amènent des professeurs d'université à mettre en place des pratiques pédagogiques non magistrales dans le contexte de l'enseignement à de grands groupes? Et aux cinq questions spécifiques : (1) Quels sont les types d’enseignement que les professeurs d’université ont vécus quand ils étaient étudiant(e)s?, (2) Quels motifs les professeurs d’université invoquent-ils pour expliquer les changements introduits dans leurs pratiques pédagogiques dans l’enseignement à de grands groupes?, (3) Comment les professeurs ont-ils expérimenté ces changements dans leurs pratiques pédagogiques?, (4) Comment est mis en place le changement des pratiques pédagogiques chez les professeurs d’université?, (5) Quelle est la définition de ce qu’est un grand groupe chez les professeurs d’université? Nous avons donc mené une étude qualitative avec des entrevues semi-dirigées auprès de 21 professeurs de deux universités au Québec. À travers l’analyse thématique avec l’aide du support-papier et du logiciel QDA Miner, les résultats de nos analyses ont permis de mettre en évidence, d’une part, le processus qui semble caractériser le changement des pratiques pédagogiques chez les professeurs que nous avons interrogés et, d’autre part, les principaux motifs qui conduisent les professeurs à s’engager dans ce changement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0210,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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