Bibliographic record
Abstract
Le stage supervisé constitue la première véritable occasion pour le futur maître de se mettre dans la peau d’un enseignant, de commencer à réfléchir comme lui, de rencontrer de véritables problèmes d’apprentissage et d’enseignement. Pour ces raisons, il est souvent considéré comme l’activité la plus signifiante de la formation à l’enseignement, comme l’une des expériences qui marquent durablement le stagiaire. S’il s’agit d’un moment enrichissant et motivant, c’est aussi un moment stressant, voire, pour certains, anxiogène ; un véritable test d’endurance qui ne se conclut pas toujours heureusement. Pourquoi arrive-t-il parfois que le stage en enseignement se déroule mal ? Que faire pour prévenir cette situation ? Quelles conditions et quelles ressources mettre en place pour assurer la bonne relance du stage ? Cet ouvrage présente 21 cas qui illustrent les difficultés rencontrées par des stagiaires, sans manquer d’interpeller au passage les conceptions et les pratiques de leurs accompagnateurs. Ancrés dans la réalité du stage supervisé, ces cas présentés par des formateurs du Brésil, de la France et du Québec touchent à la fois à l’enseignement au secteur professionnel, au primaire et au secondaire ainsi qu’à l’ensei-gnement de l’éducation physique. Ils portent sur des sujets variés comme les relations avec les élèves, la planification des activités d’apprentissage, l’établissement et le maintien de règles de vie dans un groupe, les conflits entre le stagiaire et l’enseignant associé ou la conciliation entre les attentes de ce dernier et celles du superviseur universitaire. Le stage supervisé n’est pas une panacée, mais un moyen de formation qui, selon les circonstances, peut être bien ou mal utilisé. Pour cette raison, il doit faire l’objet d’une réflexion constante de la part du stagiaire, de l’enseignant associé, du superviseur universitaire et de la direction d’établissement afin d’en faire une expérience constructive.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.014 |
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".