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Record W2167772997 · doi:10.7202/037651ar

Élaboration d’un cadre de référence pour la formation des enseignants associés québécois

2009· article· fr· W2167772997 on OpenAlexaffvenueabout
Liliane Portelance

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducational Practices and Policies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des dernières décennies, les stages se sont imposés comme un moyen incontournable d’assurer une formation de qualité aux futurs enseignants. Bien que le stagiaire se trouve au coeur de ses apprentissages, l’enseignant associé exerce un rôle crucial sur la scène de la formation en milieu de pratique. Les changements majeurs qui ont affecté récemment les orientations de la formation à l’enseignement (Gouvernement du Québec, 2001) ont eu pour effet de complexifier le rôle de l’enseignant associé et d’amplifier les attentes à son égard. L’enseignant associé est investi de responsabilités majeures. Il importe qu’il soit apte à les assumer. Ce texte rend compte d’une étude menée par un groupe de travail en vue de la conceptualisation d’un cadre de référence pour la formation des enseignants associés. La présentation du cadre de référence est précédée d’éléments contextuels, d’un bref aperçu des écrits portant sur la formation des formateurs de terrain, de même que de précisions d’ordre méthodologique. Le cadre de référence propose en priorité trois orientations pour la formation et cinq compétences attendues d’un enseignant associé. La formulation des compétences se situe à un niveau d’abstraction plus élevé que celui des comportements, savoir-faire ou habiletés à maîtriser.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.970
Threshold uncertainty score0.683

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0100.010
Scholarly communication0.0100.006
Open science0.0020.004
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.002

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.

Opus teacher head0.048
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations16
Published2009
Admission routes3
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