Ap-prendre le rôle d’accompagnateur : une dynamique expérientielle et identitaire entre deux temps
Bibliographic record
Abstract
Cet article adopte une perspective interactionniste pour réfléchir aux temps, court et long, de l’appropriation du rôle d’accompagnateur en formation à l’enseignement ; un rôle qui « se prend » et « s’apprend » au fil de l’expérience vécue. Les notions d’expérience et d’identité professionnelle ont servi de balises à la recherche menée. Les données qualitatives collectées par entretiens biographiques, menés auprès de 16 accompagnateurs en enseignement professionnel du Québec, ont été soumises à une démarche d’analyse structurale. Les résultats portent sur la dimension temporelle de la dynamique expérientielle et identitaire des accompagnateurs. Un constat se dégage quant à la pertinence d’offrir de la formation en accompagnement en deux temps : le plus court pour répondre aux enjeux liés à la mise en action comme accompagnateur et le plus long visant à forger des référents, sous la forme de savoirs professionnels et d’une identité d’accompagnateur, adaptés au contexte d’exercice spécifique dans lequel se déroule l’accompagnement.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".