Les données autoethnographiques comme base à une théorisation des pratiques pédagogiques dans l’enseignement des approches inductives
Bibliographic record
Abstract
Cet article se veut le rendu d’un projet de recherche autoethnographique mené selon les principes épistémologiques et méthodologiques de la théorisation enracinée et visant à produire un modèle pédagogique optimisant l’enseignement des méthodes de recherche inductives. En présentant l’analyse de notre vécu d’enseignement en tant que source de données empiriques, nous retraçons les étapes ayant mené à la production d’une structure permettant une prise en compte adaptée des différents processus cognitifs, bagages expérientiels et niveaux de compétences des apprenants. Il se dégage de cette analyse théorisante une incitation à maintenir une cohérence entre les apprentissages prescrits et la pédagogie mobilisée. Sans toutefois aborder cet enjeu de façon extensive, l’article se conclut par une mise en relief des similitudes entre les fondements des approches inductives et ceux de la pédagogie inductive.
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 | 0.050 | 0.074 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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.
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".