L’intervention éducative : problématique, enjeux et perspectives
Bibliographic record
Abstract
Ce texte fournit une introduction à l’intervention éducative, une notion aux origines « chargées », un terme qui n’est pas neutre et qui touche nécessairement à la définition du rôle et de la posture du chercheur en sciences humaines et sociales. L’intervention constitue à la fois une conception de la réalité, un rapport pluriel (à soi, à l’autre et au monde), une pratique complexe où le sujet et l’objet sont entremêlés, entrelacés et dialectisés tout au long de l’interaction qui les lie. Plusieurs auteurs (Lenoir, Larose, Deaudelin, Kalubi et Roy, 2002 ; Couturier, 2004 ; Larose, Couturier, Bédard, Larivée, Boulanger, Terrisse, 2013 ; Lenoir, 2009, 2011, 2014 ; Lenoir, Rey et Fazenda, 2001 ; etc.) ont souligné son caractère polysémique, sinon polyphonique, qui est présenté brièvement dans cette introduction. En éducation et en formation, la dialectique entre enseignement et apprentissage suppose interactions et médiations, introduit des régulations, éclaire le caractère dynamique du processus décisionnel des enseignants, produit du changement, autant de pistes qui permettent d’envisager la question de l’intervention en éducation selon trois perspectives : notionnel, épistémologique et empirique/praxique. Les problématiques qui sont développées dans les six articles du numéro thématique sont ici présentées avec pour ambition commune d’examiner des processus d’enseignement-apprentissage et de mettre en débat le concept d’intervention par le biais d’une démarche 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 | 0.041 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.010 |
| Research integrity | 0.011 | 0.011 |
| 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".