Guide d’évaluation des compétences au service du travail de supervision des stagiaires en enseignement : enjeux et défis
Bibliographic record
Abstract
Guide d'évaluation des compétences au service du travail de supervision des stagiaires en enseignement : enjeux et défis Formation et profession 31(1) 2023 • 1 ésumé À la lumière des travaux réalisés ces 30 dernières années, cet article a pour but de proposer des pistes de réflexion aux concepteurs des guides et des outils d'accompagnement et d' évaluation des compétences professionnelles des stagiaires.Après avoir établi un constat quant à la difficulté pour les formateurs de stagiaires, soit les superviseurs et les enseignants associés, de s'approprier les outils rendus disponibles dans les guides, les auteures s'adonneront à une réflexion au sujet des conséquences de divers choix épistémologiques entourant les outils qui y sont présentés et établiront leurs liens avec les exigences de la compétence à évaluer.Leurs propositions permettront ainsi aux concepteurs des guides de prendre des décisions plus éclairées. Mots-clésOutils d'accompagnement et d' évaluation, stages, guides de stages.
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 | 0.046 | 0.077 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
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".