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Record W2900457532 · doi:10.7202/1053588ar

Rapport à l’écrit et postures de formateurs dans l’accompagnement d’étudiants engagés dans un portfolio certificatif

2018· article· fr· W2900457532 on OpenAlexvenueno aff
Stéphane Colognesi, Sandrine Célis, Xavier De Jemeppe, Catherine Van Nieuwenhoven

Bibliographic record

VenueNouveaux cahiers de la recherche en éducation · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Notre recherche s’inscrit dans le cadre de l’enseignement universitaire et plus précisément dans le cadre du Certificat d’Aptitude pédagogique approprié à l’Enseignement supérieur (CAPAES) dispensé en Belgique francophone. Il s’agit de tenter de comprendre comment et en quoi le rapport à l’écrit des formateurs universitaires influence la posture d’accompagnement qu’ils proposent à leurs étudiants, que ce soit lors des séminaires consacrés à l’écriture du portfolio certificatif ou lors des entretiens de supervision qu’ils gèrent en face à face avec un étudiant. L’objectif est d’identifier les relations qu’entretiennent les formateurs avec l’écrit(ure) et de voir comment ces relations se traduisent dans l’accompagnement qu’ils proposent aux étudiants. Pour ce faire, la recherche a convoqué plusieurs cadres théoriques dont celui de Leclercq et Oudart (2011) qui ont mis en évidence et documenté trois postures d’accompagnement: normative, dialogique et spéculative. Concernant le champ du rapport à l’écrit, nous nous sommes appuyés sur Blaser (2011) et Barré-de Miniac (2008). La collecte de données s’est réalisée par étapes: entretiens semi-directifs avec les dix accompagnateurs de séminaires, sélection de quatre profils représentatifs de l’ensemble de l’équipe pour un travail complété par l’observation des séminaires, enregistrement d’un entretien de superviseur, lecture de commentaires écrits et interviews finales. Il ressort de l’étude que chaque formateur, inscrit dans un cadre commun, présente des spécificités liées à ses logiques d’accompagnement.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.036
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMetaresearch, Science and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.260
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0360.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.354
GPT teacher head0.493
Teacher spread0.139 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations7
Published2018
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