Le coenseignement : théories, recherches et pratiques
Bibliographic record
Abstract
Le coenseignement est défini comme un travail pédagogique en commun, dans un même groupe et dans un même temps, de deux ou de plusieurs enseignants se partageant les responsabilités éducatives pour atteindre des objectifs spécifiques (Tremblay, 2012). Cet ouvrage a l’ambition de faire un point sur ce que l’on sait déjà à propos du coenseignement, de ses intérêts, de ses avantages comme de ses limites. Le propos ne se limite pas seulement aux fondements sociohistoriques, aux définitions et aux configurations du concept, mais s’intéresse aux conditions de mise en œuvre effectives, en n’oubliant pas le travail préalable de planification. Notre préoccupation est aussi d’exemplifier cette synthèse, fondée sur des résultats de recherches, par des pratiques effectives et des discours de coenseignants, qu’ils se trouvent en France, en Suisse, en Belgique ou au Québec. Divisé en dix chapitres, cet ouvrage intéressera, au premier plan, les étudiants en sciences de l’éducation, les enseignants et les directions d’école souhaitant s’engager dans cette transformation de l’École ou simplement intéressés par cette question.
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 | 0.013 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.019 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".