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Record W3000391079 · doi:10.7202/1066449ar

Les pratiques d’enseignement de futures enseignantes et futurs enseignants d’histoire-géographie du secondaire au Québec : épistémologie pratique et agentivité

2019· article· fr· W3000391079 on OpenAlexaffvenueabout
Vincent Boutonnet

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducator Training and Historical Pedagogy
Canadian institutionsUniversité du Québec en Outaouais
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude de cas présente les résultats de pratiques d’enseignement déclarées de quatre futurs enseignantes et enseignants d’histoire au secondaire durant un stage en blocs étalés au Québec. À la suite de la réussite de leur stage, nous avons collecté plusieurs documents et nous avons conduit une entrevue d’explicitation afin de décrire leur épistémologie pratique, ainsi que leurs dispositifs d’enseignement durant leur stage. Cette recherche se concentre sur les données issues de l’entrevue et des cartes conceptuelles réalisées dans le cadre de leur cours de didactique. Les données révèlent une tension entre le milieu de formation universitaire et le milieu de pratique durant le stage. Nous utilisons le concept d’agentivité pour explorer en quoi ces futurs enseignants et enseignantes réussissent à concilier différentes contraintes, dont l’usage du cahier d’exercices ou la pression de l’examen ministériel. En outre, nous illustrons l’évolution de leur épistémologie pratique par l’analyse de cartes conceptuelles réalisées à différents moments de la session. Ces cartes montrent que les stagiaires intègrent autant des savoirs pratiques issus du milieu que des savoirs théoriques issus de leurs cours théoriques. Nous discutons de cette épistémologie pratique au regard de l’accomplissement de leur agentivité durant le stage.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.481
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.049
GPT teacher head0.329
Teacher spread0.279 · 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

Citations5
Published2019
Admission routes3
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