Tensions au cœur d’une certaine conception de l'accompagnement au développement professionnel en matière d’évaluation formative
Bibliographic record
Abstract
De plus en plus de démarches alliant recherche et formation sont offertes aux enseignants qui ont \ndéjà une expertise professionnelle, misant sur leurs savoirs en contexte (Schön, 1983), en relative \nrupture avec des modèles plus applicationnistes. Or, même si elles reposent sur la complémentarité \ndes expertises entre chercheur et professionnels, il n’est pas toujours évident que les enseignants \nacceptent ce type de contrat collaboratif : leurs enjeux et intérêts ne convergent pas toujours avec \nceux du chercheur, et les rapports dissymétriques dus aux différences de capital symbolique mettent \nà mal ce type de démarche. Ce sont les dynamiques d’ajustement entre ces deux communautés que \nnous souhaitons ici examiner, sous l'angle spécifique des tensions inhérentes au volet \nd’accompagnement au développement professionnel. Pour ce faire, nous prendrons appui sur deux \nrecherches collaboratives ayant porté sur les manières de faire l’évaluation formative d'enseignants : \nl’une conduite au Sénégal auprès de 14 enseignants de français œuvrant dans un lycée, l’autre au \nQuébec auprès de 10 enseignantes du primaire. À partir de l’analyse d’entretiens de groupe conduits \nsur chacun de ces terrains, nous examinons les tensions qui émergent de la négociation des « positions \nde savoir » (Darré, 1999) entre le chercheur et les enseignants et posons un regard critique sur le type \nd’accompagnement au développement professionnel offert par ces démarches collaboratives.
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 | 0.112 | 0.174 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.030 | 0.019 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| 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".