La transmission de l’informel dans les formations professionnelles : l’impensé de l’apprendre
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, dans les établissements secondaires professionnels, les formateurs-accompagnateurs des enseignants en formation ne sont pas nécessairement des spécialistes du métier qui sera enseigné aux élèves. Dans le cadre d’une recherche-formation visant à identifier et analyser les pratiques de formation-accompagnement des nouveaux enseignants de la formation professionnelle, nous avons constaté de profondes différences de représentations sur la profession enseignante, sur l’acte d’enseigner et sur la manière de penser la formation des enseignants. Ces différences soulignent tout d’abord différentes conceptions de l’enseignement, de l’éducation et plus généralement de la formation à l’enseignement. Mais elles révèlent aussi combien les formateurs-accompagnateurs sont, pour la plupart, convaincus qu’une part non négligeable de savoirs informels sont transmis en situation de travail. Cette perception soulève, selon nous, deux problématiques de la formation à l’enseignement, que nous nous proposons de discuter et de débattre dans ce texte : la notion de savoirs informels d’une part, les processus de transmission professionnelle d’autre part. Ce texte se veut donc proposer une réflexion théorique sur les contradictions et sur les « impensés » qui caractérisent la formation des enseignants. Nous souhaitons souligner combien les pratiques d’accompagnement d’enseignants novices tendent à ne pas suffisamment prendre en compte les apprentissages informels scandant et rythmant le parcours de professionnalisation.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".