Coanalyse des interactions tutorales et communication en contexte de formation professionnelle des éducatrices de l’enfance : regards croisés sur la fonction de référente professionnelle
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur l’activité des tuteurs qui accompagnent des étudiants stagiaires dans leur formation au métier d’éducateur de l’enfance dans le contexte suisse. Il s’intéresse en particulier au rôle de la communication dans les processus d’apprentissage en situation de travail. Six tutrices, ou « référentes professionnelles » ont été observées au moyen d’enregistrements audio-vidéo dans le quotidien de l’accompagnement des stagiaires. Ces enregistrements ont été soumis à une démarche de coanalyse conduite par ce collectif de référentes. L’article met en évidence les objets de préoccupation que rencontrent les référentes au moment d’accompagner des stagiaires dans l’effervescence des activités éducatives impliquant de jeunes enfants. Il relève des tensions sur plusieurs axes structurants de l’activité tutorale : a) les modalités d’engagement des stagiaires accompagnées; b) le degré d’implication des référentes dans la conduite des activités éducatives; c) les modalités par lesquelles des éléments de savoir peuvent être portés à l’attention des stagiaires.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".