Enquêter avec Dewey sur la notion de compétence : et si la compétence éthique ne pouvait s’enseigner ?
Bibliographic record
Abstract
La notion de compétence demeure singulièrement complexe à penser dans les dispositifs de formation. Généralement définie comme savoir-agir situé (Le Boterf, 2007), elle est souvent réduite à son acception instrumentale, rendant flagrante l’opposition entre théorie et pratique dans la formation universitaire à visée professionnalisante. Cette conception de l’apprentissage interroge la place de la pratique dans les dispositifs de formation : simple redondance ou lieu d’un véritable apprentissage ? Pour dépasser cette opposition entre théorie et pratique qui se niche dans les définitions mêmes de la compétence, nous proposons une lecture pragmatiste de la notion de compétence, en menant l’enquête avec John Dewey (1967, 2004). Nous serons ainsi invités à penser la compétence comme un processus appartenant au continuum de l’expérience et à interroger le principe même de l’enseignement d’une compétence éthique.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.036 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.023 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".