Le modèle de formation à l’enseignement au québec: évolution, défis et enjeux présents
Bibliographic record
Abstract
Depuis les derniers États généraux sur l’éducation, vaste processus de consultation amorcé en 1995, le milieu éducatif du Québec est en effervescence. Le Ministère de l’Éducation a procédé à un examen en profondeur de ses politiques et de ses pratiques et a rendu publiques les grandes orientations de la réforme qui, depuis deux ans, a été amorcée par le système scolaire québécois. Dans ce contexte, la formation initiale des maîtres a connu des changements importants au milieu des années 1990 en accordant une importance capitale aux rapports théorie-pratique, de même qu’à la nécessité de développer l’autonomie et la responsabilité professionnelles. (MEQ, 1994). Ces changements dans les orientations de la formation des maîtres s’inscrivent dans la problématique de la professionnalisation de l’enseignement, réactualisée par divers travaux européens et américains (PERRON, LESSARD, BÉLANGER, 1993; HUBERMAN, 1993, PERRENOUD, 1993; HOLMES GROUP, 1995; ALTET, 1994; GAUTHIER et al., 1997; TARDIF, GAUTHIER, 1999; ANADÓN, 1999). Actuellement, dans la même perspective de professionnalisation, le Ministère inscrit la réforme de la formation des maîtres pour l’enseignement primaire et secondaire en proposant aux universités un référentiel de compétences professionnelles de la profession d’enseignant. (MEQ, 2001). Au Québec, ce processus de professionnalisation de l’enseignement est le résultat d’une longue évolution. Cet article présente et situe, selon quatre moments, l’évolution du modèle de professionnalisation de l’enseignement et les défis et enjeux auxquelles il est confronté aujourd’hui.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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".