Inverser la classe : effets sur la formation de futurs enseignants
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’une formation universitaire initiale en enseignement secondaire, un dispositif de classe inversée a été expérimenté dans un cours portant sur l’évaluation des apprentissages. Structuré selon un mode plutôt traditionnel, le temps de classe était, dans ce cours, principalement consacré aux apprentissages conceptuels tandis que les apprentissages pratiques étaient réalisés en dehors de la classe. À partir de l’hypothèse qu’une pédagogie active et différenciée serait souhaitable pour soutenir les apprentissages procéduraux visés par ce cours, nous avons décidé d’intégrer des capsules d’autoformation en ligne portant sur les concepts, afin de pouvoir davantage accompagner les apprentissages procéduraux des étudiants en classe. Le contexte d’enseignement et d’apprentissage initial a donc été « hybridé » par l’introduction de matériel d’autoapprentissage disponible à distance en mode asynchrone. La problématisation de la situation et l’analyse de l’expérimentation réalisées s’inscrivent dans l’approche Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) et le partage d’expertises requises pour le développement du nouveau dispositif de formation s’appuie sur le modèle Technological Pedagogical and Content Knowledge (TPaCK). En vue de bénéficier de cette expérimentation pour enrichir notre enseignement, et considérant la nécessité de recueillir des données probantes et scientifiquement valides pour la viabilité du dispositif de formation du type « classe inversée », notre démarche pédagogique était accompagnée d’une démarche de recherche visant à décrire les modalités d’appropriation des ressources technopédagogiques par les étudiants et à caractériser la dynamique présentielle du point de vue de la formatrice qui a mis à l’essai le dispositif.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".