Former à l’accompagnement et à la supervision pédagogique en stage : enjeux et défis. Les propositions de la Haute école pédagogique du Valais (Suisse)
Bibliographic record
Abstract
La question de la formation à l’enseignement dans le contexte des stages n’est pas neuve. Cependant, elle se renouvelle actuellement dans les questions relatives à la formation en alternance et à la compréhension des processus en jeu, dont celui de la régulation cognitive qui fonde tout apprentissage et celui, psychosociologique, de la construction de l’identité professionnelle. La prise en compte de ces deux facteurs pose la question de la formation à l’accompagnement des stagiaires dans leurs premières expériences professionnelles, mais aussi celle de la cohérence des dispositifs en institution et sur le terrain. Dans ce sens et dans le cadre de la réforme de ses dispositifs de formation à l’enseignement, la Haute école pédagogique du Valais (Suisse) s’est attelée à mettre sur pied une formation destinée à doter les enseignantes et les enseignants qui encadrent les stagiaires des outils favorisant leur accompagnement sur le terrain selon les conceptions de la pratique réflexive. L’évaluation qualitative de cette formation à travers les processus d’écriture développés par l’instrument « journal de bord » ainsi que les données issues d’une évaluation globale du dispositif de formation mis en place par la HEP-VS montrent qu’une formation à l’accompagnement est possible, qu’elle peut transformer les conceptions des plus chevronnés et qu’elle participe à la cohérence entre formation institutionnelle et formation sur le terrain.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".