Apprendre à faire la classe en contexte de stage : un modèle en cinq expériences situées d’apprentissage
Notice bibliographique
Résumé
Apprendre à faire la classe en contexte de stage : un modèle en cinq expériences situées d'apprentissage Formation et profession 33(2), 2025 • ésumé Cet article présente un modèle qui définit cinq expériences situées d'apprentissage, c' est-à-dire des expériences typiques de stage qui entraînent des modifications d'habitudes de pratiques, pour des stagiaires en enseignement primaire.Pour construire ce modèle, nous avons suivi deux cohortes de stagiaires durant différents stages sur la durée de leur formation.Chaque expérience filmée a été l' objet d'un entretien d'autoconfrontation (Theureau, 2006).En convoquant le cadre sémiologique du cours d'action (Theureau, 2006), l'analyse des discours a permis de mettre en évidence les principes de validation et d'invalidation des expériences vécues et les processus de transformation de l'activité, en fonction du rapport au temps et à l'intensité du couplage structurel entre les stagiaires et les situations d' enseignement.La typologie proposée met en évidence le fait que les apprentissages des stagiaires ne suivent pas une trajectoire linéaire, mais émergent de configurations diverses.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».