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Record W2909775606

Transfert des connaissances issues de la recherche (TCIR) en éducation : proposition d'un modèle ancré dans une prise en compte des personnes que sont les utilisateurs

2018· article· fr· W2909775606 on OpenAlexaboutno aff
Caroline Marion

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicEducational Assessment and Improvement
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis des décennies, des recherches font état d'un écart entre l'état des connaissances issues de la recherche (CIR) et les pratiques observées en milieu scolaire. En éducation, les difficultés associées au faible transfert des connaissances (TC) constituent un problème persistant et complexe. Le TC réfère ici au processus menant à l'utilisation des savoirs issus de la recherche en vue d'améliorer les pratiques et les décisions en milieu de travail. Une recension de la littérature sur le thème de l'utilisation des CIR en éducation rend compte de plusieurs causes expliquant le faible transfert de ces dernières. Certaines causes sont reliées aux activités du système d'éducation au Québec ainsi qu'aux intervenants qui le mettent en œuvre. D'autres causes sont associées aux types de recherches privilégiées en éducation, à la forme de connaissances généralement produite, aux utilisateurs et à la manière de faire et de soutenir le TC dans les écoles. Pour expliquer le faible transfert des CIR en éducation, plusieurs auteurs mentionnent la prise en compte insuffisante des besoins et de la réalité des utilisateurs œuvrant en milieu scolaire. Les utilisateurs réfèrent ici à tout professionnel (praticien ou décideur) responsable de demeurer actif au plan de son développement professionnel, lequel se doit d'être ancré dans l'état des connaissances, notamment celles issues de la recherche. Le transfert des connaissances s'inscrivant dans les domaines de l'éducation, des sciences sociales, psychosociales, de la santé et de la gestion est tributaire des travaux réalisés dans le champ général de recherches sur le TC. Un champ de recherches évoqué en tant que discipline à part entière. Ces dernières années, plusieurs avancées ont été réalisées dans le champ de recherches sur le TC : identification de déterminants du TC, des types de connaissances produites, de stratégies pour améliorer le TC dans les organisations, de modèles de TC, de critères d'évaluation du TC, etc. Ces avancées ont permis d'accroître la compréhension du TC tout comme les manières de le mettre en œuvre. Les recherches dans le champ du TC font aussi état de manques importants : flou conceptuel dans les termes et expressions utilisés, méconnaissance des chercheurs sur le plan des modalités fines entourant le processus de TC, modèles et stratégies de TC évoqués majoritairement sans références à des fondements ou à des théories connues, prise en compte insuffisante des utilisateurs dans le TC, etc. Le manque de structuration du champ de recherches sur le TC, observable dans le flou conceptuel et la quasi absence de fondements et de théories sur lesquels s'appuient les modèles et les stratégies de TC pour expliquer leur fonctionnement, est à lui seul une lacune majeure. Pour sa part, la considération insuffisante des utilisateurs est abordée tant comme l'une des causes importantes au faible transfert des CIR en éducation que comme problème de fond aux modèles de TC existants. Au regard de ces différents manques, nous choisissons de nous attarder plus particulièrement au manque de structuration du champ du TC et à l'absence de modèle de TC ancré dans une prise en compte des utilisateurs. Plus précisément, l'objectif de la présente thèse est l'élaboration d'un modèle de transfert des connaissances issues de la recherche (TCIR) en éducation ancré dans la prise en compte des personnes que sont les utilisateurs, ce qui sous-tend une explicitation de la nature, des finalités et de l'opérationnalisation du TCIR, lorsque conceptualisé dans cette perspective. Pour atteindre cet objectif, nous avons réalisé une recherche théorique en vue d'élaborer un modèle de TCIR en éducation ancré dans une prise en compte des personnes que sont les utilisateurs. Pour ce faire, nous avons entrepris la réalisation de deux anasynthèses : 1) une première sur le TC en éducation, comptabilisant une centaine d'écrits parus de 1969 à 2015, et 2) une deuxième sur la prise en compte de l'utilisateur dans le TC, comptabilisant une trentaine d'écrits sur cette thématique ciblée couvrant les années 2003 à 2014. Les résultats issus des deux anasynthèses permettent d'énoncer quatre groupes de fondements pour un modèle de TCIR en éducation ancré dans une prise en compte des personnes que sont les utilisateurs, lesquels fondements donnent lieu à la proposition d'un modèle inédit de TCIR. Le modèle correspond à une définition complète du TCIR, lorsqu'ancré dans la prise en compte des personnes que sont les utilisateurs. Il se traduit par une explicitation de la nature, des finalités et de l'opérationnalisation du TCIR, lorsque fondé dans cette perspective. Le modèle est présenté de manière formelle, puis au travers d'une narration pour favoriser sa compréhension, son transfert et sa mobilisation par les milieux de pratique.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.426
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
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 integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.186
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.191 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2018
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