Les dispositifs de professionnalisation des formations universitaires en communication
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous développons une réflexion sur la professionnalisation de la formation universitaire en communication. Après avoir exposé les différentes significations possibles pour la notion de professionnalisation ainsi que les dispositifs pédagogiques s’y référant, nous faisons état de la situation en Belgique, en France ainsi qu’au Canada. Nous dégageons ensuite une série d’enjeux que nous abordons au travers du récit de notre propre dispositif d’enseignement. Le récit retrace la mise en place d’un séminaire de communication interne interactif dans lequel des étudiants canadiens, français et belges collaborent pour la résolution d’un audit de communication interne fictif. Au final, en prenant appui sur le cadre théorique de Wittorski (2012), notre article se clôture par une discussion sur les plus-values et les limites d’un tel projet tant pour les étudiants que pour les enseignants. Nous concluons que notre dispositif de formation que nous qualifions de « pédagogie active » est en adéquation avec les attentes et recommandations des associations professionnelles. Parallèlement, il préserve chez eux le développement de compétences universitaires. Les étudiants sont notamment amenés à accroître leur savoir-faire tout en élaborant une réflexion critique sur leurs pratiques professionnelles.
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 | 0.020 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
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".