L’utilisation de la vidéo pour développer la compétence réflexive des enseignants: une recension des écrits
Bibliographic record
Abstract
Considérant l’intérêt suscité par l’utilisation de la vidéo en formation à l’enseignement (initiale ou continue), notamment pour développer la compétence réflexive, cet article présente un état des connaissances scientifiques relatives à ce sujet. L’article vise à décrire l’utilisation faite de la vidéo en formation (contexte de formation, acteur apparaissant sur la vidéo et tâche réflexive proposée aux apprenants), le niveau de réflexivité atteint par les participants ainsi que le lien éventuel entre ce niveau et certaines caractéristiques de ces dispositifs de formation. Une recension de la littérature de type «synthèse narrative empirique» a été réalisée. Vingt articles avec évaluation par les pairs publiés entre 2004 et 2015 (février) ont été analysés, notamment pour caractériser le niveau de réflexivité atteint selon la typologie de Jay et Johnson (2002). Les résultats indiquent notamment que, dans plus de la moitié des articles recensés, les participants ont atteint un niveau de réflexivité critique.
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 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".