Développement professionnel des enseignants : regards croisés des enseignants du collégial privé et de leur direction sur les besoins et l’offre de perfectionnement
Bibliographic record
Abstract
Dans une étude visant à dresser le portrait du développement professionnel des enseignants des collèges privés du Québec, il était essentiel de nous intéresser aux besoins de perfectionnement des enseignants et à la façon dont la direction priorise ces besoins. Nous avons mené une recherche descriptive auprès de 112 enseignants et leur direction, provenant de 12 collèges, afin de croiser leurs points de vue. Nous avons constaté que les points de vue divergent : le type de connaissances pour lequel le plus grand nombre d’enseignants ont mentionné vouloir en apprendre davantage est celui que la direction juge le moins prioritaire, et le type de connaissances que la direction juge le plus prioritaire est celui pour lequel les enseignants ont le plus souvent évalué leur niveau de maitrise comme étant fonctionnel ou supérieur. Nous proposerons des pistes favorisant un meilleur arrimage de l’offre de perfectionnement aux besoins et intérêts des enseignants.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".