« Faire cas » de sa pratique enseignante dans le cadre d’une approche collaborative
Bibliographic record
Abstract
L·’approche collaborative de recherche en éducation vise à intégrer le point de vue des acteurs concernés à la démarche de construction de savoir- sur leurpratique dans le cadre d’une démarche formelle d’investigation qui sert également le développement professionnel (Desgagné, 2001; Morrissette & Desgagné, 2009). Elle vise la coconstruction d’un savoir qui soit le produit combiné et inédit des logiques, intérêts et enjeux des uns et des autres. Endossant cette approche, j’ai documenté les « manières de faire » l’évaluation formative des apprentissages d’un groupe d’enseignantes du primaire (Morrissette, 2010a). Mon projet consiste ici à donner à voir la trajectoire de formalisation du savoir coconstruit au travers d’une démarche comportant trois types d’activité d’explicitation et de négociation proposés à ces praticiennes. En illustrant comment un cas d’évaluation formative se trouve transformé par la réflexivité critique favorisé par cette démarche, j’en viendrai à réexaminer et à recadrer la question de l’efficacité dans ce type de recherche en recourant à une perspective interactionniste ainsi qu’au critère de « double vraisemblance » emprunté à Dubet (1994) .
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 | 0.073 | 0.107 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.024 |
| Open science | 0.004 | 0.015 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".