Accompagner et former des maîtres de stage en éducation physique. L’expérience de l’Université catholique de Louvain (Belgique)
Bibliographic record
Abstract
En Belgique francophone, la formation initiale des enseignants du secondaire supérieur est pilotée par le décret de la Communauté française qui fixe l’obligation d’effectuer 60 heures de stage dans une classe mise à disposition par un maître de stage (MS). Trois visites de supervision incombent aux superviseurs universitaires. La formation des maîtres de stage, telle que nous la concevons à l’Université catholique de Louvain (UCL), comporte deux volets. Le premier consiste en un accompagnement par les superviseurs universitaires, lors de leurs visites en école. La tâche essentielle des superviseurs consiste à observer et à s’informer sur les compétences du stagiaire. En outre, ils interagissent avec le maître de stage à propos de son métier. Le second volet consiste en une matinée annuelle destinée conjointement aux maîtres de stage et aux stagiaires. Son programme poursuit plusieurs buts : créer une culture professionnelle commune et une affectio societatis entre les maîtres de stage, sensibiliser aux théories de l’action, susciter le partage des pratiques et provoquer des échanges entre les maîtres de stage et les stagiaires. Cet article décrit les caractéristiques des deux volets de la formation dans le contexte propre à notre université. Ensuite, il met en évidence les perceptions des maîtres de stage à propos de leur métier et des formations suivies. S’en dégagent la mise en évidence d’un style de supervision humaniste et l’évocation des compétences didactiques développées en interaction.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".