Pratiques spontanées du questionnement en vidéoformation : une étude de deux cas en contextes professionnels différents
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie les pratiques de questionnement qui se manifestent spontanément en vidéoformation dans deux contextes éloignés en apparence : stages en crèche et accompagnement pédagogique en enseignement universitaire. Il a pour but d’identifier le type de questionnement privilégié par des accompagnateurs et d’en comprendre leur utilisation. L’observation de trois débriefings issus de chacun de ces deux contextes fait apparaître des tendances analogues : une dominance des questions inductives et un guidage orienté vers la résolution de problème. Des autoconfrontations menées avec deux accompagnateurs sur la base des traces audiovisuelles de leur activité mettent en lumière une utilisation spécifique du questionnement, non pas tant pour s’informer au sujet de l’action réalisée par les accompagnés et visible à l’écran, que pour susciter chez ceux-ci une réflexion à visée professionnelle. Ces résultats sont discutés à la lumière des paradigmes qui président aux pratiques d’accompagnement et des conditions d’efficacité et de complémentarité des postures professionnelles. L’étude intéressera les formateurs et leurs responsables. En effet, ces pratiques spontanées d’accompagnement étant essentielles dans le milieu de la formation, il est important de mieux en saisir les possibles limites et contradictions et de montrer comment une intervention langagière peut avoir des effets éventuellement en décalage avec les intentions visées. Les implications pour la formation professionnelle des accompagnateurs sont évoquées en conclusion.
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 | 0.009 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".