Dessiner son parcours professionnel, pour en tirer des enseignements
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de la formation continue pour des enseignants du supérieur, une activité d’expression visuelle a soutenu une posture réflexive à propos du développement professionnel de chacun. Il a été demandé aux enseignants de dessiner leur parcours professionnel en le comparant à un parcours routier. Ce dessin a ensuite servi de support aux enseignants pour dégager les leviers et les freins de leur développement professionnel, puis pour clarifier leur(s) perspective(s) d’évolution professionnelle. Cadrage théorique et échanges en binômes ont enrichi ce regard distancié. L’ensemble de ces activités constitue une préparation efficace et motivante à la rédaction d’un portfolio dans lequel l’enseignant analyse ses pratiques et son développement professionnels. Cet article décrit le cadre théorique et les modalités de cet ensemble d’activités ; il analyse ensuite les résultats obtenus, essentiellement à partir de l’étude du corpus de dessins réalisés par les enseignants, et d’une enquête d’évaluation réalisée auprès de ceux-ci.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".