Développement professionnel d’enseignantes et d’enseignants : les passeurs de frontière qui façonnent l’École éloignée en réseau
Bibliographic record
Abstract
Appliquée au domaine de l’éducation, en particulier à celui du développement professionnel des enseignantes et des enseignants, la perspective sociale sur l’apprentissage (Lave & Wenger, 1991 ; Brown & Duguid, 1991 ; Orr, 1996) se répand (Daele & Charlier, 2006 ; Gervais, 2005 ; Kimble & Hildreth, 2008). Dans cet article, nous analysons la dynamique du passage de frontière (« boundary spanning »; Engeström, 1987) dans des communautés de pratique qui façonnent l’École éloignée en réseau au Québec. Les passeurs de frontière utilisent des technologies de l’information et de la communication (TIC) à des fins d’enrichissement de l’environnement d’apprentissage par la voie de l’entraide et de la collaboration qui se reflète par le partage et la coélaboration de connaissances. Nous constatons des effets surprenants sur le développement professionnel en termes de résolutions de contradictions tout au cours du déploiement du modèle d’innovation. Toutefois, des écueils demeurent et ceux-ci reflètent les caractéristiques et limites des personnes comme celles des organisations auxquelles elles sont rattachées.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".