L’accompagnement par le superviseur lors de l’entretien à chaud dans un curriculum à visée réflexive
Bibliographic record
Abstract
Notre recherche porte sur la confrontation entre affirmations et pratiques de supervision d’étudiants bacheliers instituteurs primaires en cours de stage, dans un dispositif en alternance à visée réflexive. Nous avons mené une double récolte d’informations, méthode qui nous apparaît complémentaire. Nous dégageons de ces entretiens et observations une appropriation effective du curriculum par chaque superviseur, mais également une assez forte variabilité des pratiques, en particulier des stratégies principalement mises en oeuvre (Paquay, 2007; Coen, 2004; Paul, 2004; Vial et Caparros-Mencacci, 2007). Différents éléments amènent à comprendre cette variabilité. Des rencontres entre superviseurs permettraient d’augmenter la cohérence. Néanmoins, nous considérons comme légitimes des pratiques différentes dès lors qu’elles sont adaptatives en fonction du bénéficiaire et de ses besoins. Notons que le dispositif analysé ici constitue une partie d’un dispositif plus global destiné à développer la pratique réflexive et, de ce fait, le passage d’un niveau de régu lation de l’action vers un niveau de résolution de problèmes , voire de développement professionnel (De Cock et al. , 2006) : il apparaît que le premier niveau est rarement dépassé, mais que cette étape permettra dans la suite du dispositif d’augmenter les chances de progression.
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 | 0.009 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".