Une approche centrée sur l’activité d’un formateur d’enseignants : réflexions à propos d’un « entretien en dyade »
Bibliographic record
Abstract
La question de la formation en alternance et des dispositifs mis en oeuvre pour favoriser un lien direct avec la réalité de la profession d’enseignant ou d’enseignante interpelle actuellement les formateurs et les chercheurs en éducation. Plusieurs recherches ont permis d’étudier les représentations des formateurs et des formatrices à propos de pratiques articulant « travail et formation », mais on connaît peu l’activité réelle de ces derniers dans le cadre de ces espaces de travail. Dans cet article, nous portons une attention particulière à l’activité d’un formateur de terrain en interaction avec un formé lors d’un entretien en dyade. Cette pratique de formation se déroule sur le terrain de stage et repose sur les activités menées en classe par le stagiaire. Elle a pour fonction de faire acquérir au stagiaire les savoirs professionnels convenus avec l’établissement de formation tout en tenant compte des nécessités de production de la classe. Nos méthodes d’investigation reposent, d’une part, sur l’observation de l’activité du formateur et, d’autre part, sur l’entretien d’autoconfrontation simple qui correspond à la mise en histoire de l’engagement du formateur sur sa propre action. Les résultats relèvent quelques catégories de ressources et de compétences mobilisées par le formateur de terrain pour faire émerger une narration expérientielle permettant au formé de décrire ses pratiques et ainsi de mieux les comprendre, de les changer et d’accroître sa capacité réflexive et sa professionnalité.
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 | 0.014 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.017 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".