Le défi de l’intégration des apprentissages et la refonte du programme de formation initiale à l’enseignement en Ontario
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie les représentations de l'intégration des composantes des programmes de formation initiale à l'enseignement de l'Ontario. Il analyse également les objectifs et les moyens mis en place pour favoriser cette intégration. Il décrit ces nouveaux programmes et discute les résultats d'entrevues effectuées auprès de leurs administrateurs. L'étude révèle que tous les projets ont visé une meilleure intégration des apprentissages chez les étudiants-maîtres et une meilleure intégration des matières dans les écoles. Toutefois, les moyens mis en oeuvre ont varié, allant d'un modèle interdisciplinaire à un modèle fragmenté. Il s'en dégage aussi que la démarche suivie dans l'élaboration de ces nouveaux programmes a été de nature plutôt pragmatique et qu'elle s'est réalisée aux plans didactique et pédagogique, à l'exclusion du plan curriculaire.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".