Les représentations des étudiants tuteurs en masso-kinésithérapie sur le dispositif de tutorat entre pairs
Bibliographic record
Abstract
Le tutorat entre pairs est un dispositif d’aide entre étudiants présent dans différents cursus. Cette recherche se focalise sur le tutorat entre étudiants dans le domaine de la masso-kinésithérapie (MK). Celui-ci est basé sur le volontariat des étudiants tuteurs en MK. L’objectif de cette étude est de comprendre quelles sont les représentations du tutorat chez l’étudiant tuteur en MK. Une méthodologie basée sur une approche phénoménologique par triangulation a été mise en place. Des entretiens semi-directifs d’étudiants tuteurs et d’étudiants tutorés ont été réalisés, et des lettres de motivation d’étudiants tuteurs, leur ayant permis de candidater pour devenir tuteur, ont été analysées. Les résultats de cette étude permettent de constater que les étudiants tuteurs en MK se représentent le tutorat comme un dispositif aux multiples fonctions : dispositif d’aide, dispositif d’enseignement, dispositif de révision, dispositif relationnel privilégié et dispositif d’échange de services. Ces représentations conduisent à distinguer le tutorat entre étudiants d’autres dispositifs d’aide ou d’accompagnement tels le monitorat, le mentorat, le compagnonnage et le parrainage. Enfin cette étude permet de souligner les caractéristiques essentielles et les intentions pédagogiques premières du tutorat entre pairs.
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 | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".