Modéliser un programme de formation en enseignement pour répondre aux nouvelles réalités sociales et culturelles en contexte francophone minoritaire
Bibliographic record
Abstract
Lors de cette communication, nous présenterons un modèle de formation en enseignement adapté aux nouvelles réalités sociales et culturelles en contexte francophone minoritaire et le processus par lequel ce modèle a été construit et mis en œuvre. Nous ferons d’abord une mise en contexte sur les nouvelles réalités sociodémographiques, ministérielles et institutionnelles en Alberta, avant de présenter l’orientation théorique ancrée dans la notion de changement, telle que conceptualisée par Michael Fullan (1982) et ses collaborateurs (Fullan & Quinn, 2018). Ensuite, nous présenterons la démarche méthodologique collaborative et dynamique qui a conduit à l’élaboration du modèle. Finalement, nous présenterons les différentes composantes du modèle avant de conclure sur les conditions gagnantes pour favoriser le changement dans le cadre de la formation à l’enseignement.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".