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Record W3008342286

L’évaluation dans des dispositifs de tutorat du secteur de l’accueil de l’enfance

2019· article· fr· W3008342286 on OpenAlexaboutno aff
Florence Pirard

Bibliographic record

VenueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceArtHumanities
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La question du tutorat fait l’objet de recherches et de réflexions dans de nombreux secteurs professionnels. Plus récemment, elle est traitée dans la formation aux métiers de l’accueil de l’enfance, métiers de l’interaction humaine qui se situe à la croisée du care et de l’éducation, dont la complexité ne cesse d’être mise en évidence. Cette complexité de l’activité dans ces métiers pose le défi de sa transmission (Alonso Vilches & Pirard, 2016, 2018 ; Filliettaz, Rémery & Trébert, 2014 ; Ulmann, Betton & Jobert, 2011). Comment « transmettre » dans une activité où la place des savoirs est très souvent minimisée, où tant les injonctions et prescriptions que les attentes et points de vue des différents acteurs (enfants, parents, professionnels, formateurs, responsables politicio-administratifs) sont multiples et souvent contradictoires, sources de tensions et d’incertitudes à gérer (Pirard, Camus, Barbier & 2018) ? Comment accompagner et former à une activité réflexive où il ne s’agit pas d’appliquer des procédures, de chercher la bonne manière de faire, mais de parvenir à s’ajuster au mieux dans l’action et l’interaction aux situations rencontrées qui font une large place à l’imprévu ? Dans le secteur de l’accueil de l’enfance où le professionnel inscrit le plus souvent son activité dans un travail d’équipe, le tutorat ne peut se réduire à une interaction en face à face, dans le feu de l’action, entre le tuteur et le tutoré (en situation avec les bénéficiaires) ou hors de l’action, dans des moments plus formalisés comme par exemple dans des entretiens de bilan et/ou d’évaluation. Le tutorat s’intègre dans un collectif de travail et prend place dans des dispositifs ensembliers permettant dans l’idéal de rapprocher le monde scolaire (institut de formation qui peut avoir des niveaux et orientations variables selon les pays) et le monde de production (les services d’accueil de l’enfance) autour d’un projet de formation professionnelle cohérent qui vise une professionnalisation inscrite dans des démarches partagées plutôt qu’une standardisation de pratiques collectives. Il ne repose pas sur les seules compétences individuelles en développement des tutorés et des tuteurs, mais engage plus largement une responsabilité institutionnelle (au minimum celle des instituts de formation et des services concernés), interinstitutionnelle (interaction entre instituts de formation, services et autres partenaires susceptibles de les soutenir dans la mise en place d’un dispositif formalisé riche en affordances) et de gouvernance (assurant les conditions de mise en œuvre). Il s’inscrit dans « un système compétent » où l’évaluation devient une fonction centrale, mais sans être pourtant clairement définie. Comment opère l’évaluation dans les dispositifs professionnalisant du secteur ? Quelles formes d’évaluation privilégie-t-on ? Comment se conjuguent logique d’évaluation et logique d’accompagnement dans les dispositifs proposés ? Qu’en est-il de l’évaluation des actions sur le terrain, qu’elle soit interne, externe ou négociée et interactive ? Qui implique-t-elle, en fonction de quels objectifs explicites et/ou implicites, voire cachés, avec quelles catégorisation, pour quels effets recherchés et/ou non escomptés ? Ce symposium propose un éclairage sur l’évaluation en place dans des dispositifs de tutorat de formation dans le secteur de l’accueil de l’enfance, analysée de manière contextualisée dans différents pays francophones (Québec, France, Suisse, Belgique). Sur la base de différents cadres théoriques et méthodologiques, il vise à mieux comprendre différentes façons d’envisager et de mettre en œuvre l’évaluation dans les dispositifs impliquant des institutions de service, de formation et autres, en questionnant les visées de professionnalisation/standardisation qui les traversent.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.071

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.051
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.002

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.267
Teacher spread0.244 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2019
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