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Record W4384486044 · doi:10.4000/ripes.4943

Métalittératie et pensée critique de futurs enseignants : pratiques et perceptions en francophonie

2023· article· fr· W4384486044 on OpenAlexaffabout
Florent Michelot, Bruno Poëllhuber, Sébastien Béland

Bibliographic record

VenueRevue internationale de pédagogie de l’enseignement supérieur · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicEducational Strategies and Epistemologies
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La pensée critique et la capacité à aborder l’information sont apparues comme étant cruciales au cours des dernières années, particulièrement en raison du rôle délétère, réel ou supposé, des médias sociaux. Pour répondre à cet enjeu, le rôle de l’éducation et, par conséquent, des enseignants apparaît central. Dans cet article, nous rapportons les observations réalisées auprès de futurs enseignants en formation initiale dans une activité de visionnement et de débat sur un groupe social Facebook. Grâce à une vidéocapture (screencasting) et un protocole de pensée à voix haute, nous avons été en mesure de documenter les pratiques de pensée critique et les stratégies de métalittératie (un concept englobant des compétences telles que la littératie informationnelle et numérique) d’enseignants en formation en Wallonie, en France et au Québec (n = 9). Avec une série d’entrevues (n = 32), nous avons pu mettre en contraste ces stratégies avec les stratégies déclarées comme étant connues. Les étudiants en formation professionnalisante mobiliseraient davantage des stratégies métacognitives et autocritiques tandis que celles et ceux en formation disciplinaire mobiliseraient plutôt des stratégies dites critériées. Quel que soit le type de formation, on recense moins de stratégies mobilisées que de stratégies connues.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.439
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

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.

Opus teacher head0.058
GPT teacher head0.392
Teacher spread0.334 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
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