Une recherche collaborative favorisant l’intégration de l’oral lors de la formation initiale en mode virtuel
Bibliographic record
Abstract
Les protocoles sanitaires engendrés par la pandémie de la COVID-19 ont limité les possibilités d’échanges et de discussions en salles de classe (Carpentier et Sauvageau, 2021) et entre collègues. Pourtant, la communication orale est une composante incontournable dans le processus d’apprentissage (Hattie, 2017). Au printemps 2021, en tant que professeures à la Faculté d’éducation à l’Université de Saint-Boniface, nous avons entamé une recherche autoethnographique collaborative (Taylor et Coia, 2020) pour faire valoir notre évolution professionnelle dans le contexte d’enseignement en mode virtuel. Plus spécifiquement, le but était d’analyser nos choix pédagogiques favorisant les compétences de l’oral chez nos étudiants. Nos vignettes se portent ainsi sur nos objectifs et questions quant à l’utilisation de l’oral dans les activités de formation initiale, nos adaptations pédagogiques successives et nos pistes d’amélioration. Nous croyons qu’une importance accordée à l'oral dans la formation initiale offre des opportunités de co-construction du savoir, de développement langagier, cognitif et pédagogique et contribue à la vitalité linguistique du groupe minoritaire (Plessis-Bélair et al., 2017; Swain et Watanabe, 2013). Nous cherchions à bonifier nos pratiques pédagogiques et ainsi mieux former les futurs pédagogues.
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 | 0.022 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".