La formation d’enseignants universitaires nouvellement recrutés : quelles retombées ?
Bibliographic record
Abstract
La formation des enseignants du supérieur est devenue, aujourd’hui, un réel enjeu. C’est pourquoi de nombreuses institutions d’enseignement supérieur s’efforcent de mettre en place des dispositifs de formation à l’intention de leurs enseignants. C’est dans ce cadre que la présente recherche a été menée. Notre article présente les résultats d’une recherche visant à étudier les retombées de la participation à un dispositif de formation pédagogique auprès d’enseignants nouvellement recrutés au sein d’une université française à dominante sciences et techniques pour l’année 2013-2014. La recherche à visée exploratoire a considéré deux dimensions principales, d’une part, les conceptions des processus d’enseignement et d’apprentissage des nouveaux enseignants et, d’autre part, leurs pratiques d’enseignement. Les résultats montrent que le dispositif a amené les enseignants à questionner leurs conceptions, pour une majorité d’entre eux, et, dans une moindre mesure, à faire évoluer leurs pratiques d’enseignement.
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 | 0.012 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".