L’utilisation de l’analyse de construits dans un groupe de recherche pour définir le concept d’accompagnement métacognitif
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’un programme de recherche sur les modes d’apprentissage des étudiants universitaires (CRSH 2003-2006), notre équipe, dont la composition comprend quatre chercheurs universitaires et trois doctorants, a été interpellée par la complexité de notre accompagnement métacognitif dans le cadre de notre expérimentation. L’accompagnement métacognitif a été exercé dans divers contextes, en individuel avec des étudiants en difficulté d’apprentissage et en collectif dans le cadre de cours à la formation initiale et aux études de 2e cycle (maîtrise). Nous nous sommes interrogés, à savoir, d’une part si notre conception était convergente et si elle s’alignait avec la conception courante. Pour ce faire, nous avons expérimenté la méthode de l’analyse de construits sous la guidance d’un des membres de l’équipe. Cet exercice riche a relevé que notre conception concorde avec la définition courante dans ses aspects de soutien et de prise de conscience, mais qu’elle ajoute un élément nouveau, soit l’importance de mener à une prise de décisions efficaces.
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 | 0.022 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".