Microprogramme en pédagogie de l’enseignement supérieur pour les enseignants : incidences sur la motivation et les stratégies d’apprentissage des étudiants
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2009, les enseignants de l’Université de Sherbrooke et d’autres établissements sont de plus en plus nombreux à solliciter la formation offerte au Microprogramme de 3e cycle en pédagogie de l’enseignement supérieur (MPES). À travers cette formation, ils sont invités à se plonger au cœur d’une démarche réflexive centrée sur l’apprentissage étudiant. Quels sont les impacts de cette « formation longue »? Notre étude a pour objectif de mesurer les incidences de ce programme de formation sur la motivation et les stratégies d’apprentissage des étudiants ayant suivi les cours d’enseignants formés par le MPES. Les données perceptuelles recueillies auprès de 252 étudiants inscrits dans six programmes de formation différents (enseignement préscolaire et primaire, enseignement collégial, politiques appliquées, chimie, informatique et génie) montrent que les enseignants formés à la pédagogie de l’enseignement supérieur ont proposé des exposés et des activités favorisant le maintien de la motivation de leurs étudiants tout au long du semestre. Les données révèlent également que les enseignants ont aussi utilisé des pédagogies actives favorisant l’usage de stratégies de contextualisation, de sélection de l’information principale et de régulation chez leurs étudiants. De façon plus particulière, il ressort que les enseignants issus des programmes en enseignement préscolaire et primaire, de même qu’en enseignement collégial ont contribué à rehausser significativement la motivation de leurs étudiants. De plus, les enseignants de ces programmes ont favorisé une augmentation significative de la fréquence d’utilisation de stratégies d’apprentissage variées en contextualisant leurs exposés et en proposant des pédagogies actives.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".