Quel développement professionnel pour des enseignants associés dans une formation de type recherche-action participative ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article est issu d’une recherche internationale : PReParE-Eps, 2015-2018 (Belgique, Canada, États-Unis, France, Suisse), portant sur le développement des compétences des enseignants associés (EA) en Education Physique et Sportive (EPS), dans leur fonction d’accompagnement (Paul, 2009) d’un enseignant débutant. En contexte français, cinq EA bénéficient d’une formation de type « recherche-action participative » (RAP) (Chevalier et Buckles, 2013). La RAP, utilisée dans un but de développement professionnel, engage les participants dans toutes les étapes d’une telle formation tout en tenant compte des compétences déjà acquises et de leur autonomie comme professionnel. Les données se présentent sous la forme de discours oral et écrit des EA, en amont, pendant, et en aval du dispositif organisé en quatre journées réparties sur cinq mois. Nous caractérisons le processus de développement professionnel (Grosstephan, 2010 ; Jorro, 2014) de deux EA à partir de trois indicateurs : réflexivité, mobilisation d’outils conceptuels, construction d’un genre professionnel (Clot, 1999), dans quatre phases : insécurité, expérimentation, appropriation, consolidation (Boucher et Jenkins, 2004), tout en cernant les apports spécifiques d’une RAP dans cette dynamique.
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 | 0.024 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".