L'innovation pédagogique dans l'enseignement supérieur : aventure personnelle ou source d'inspiration ? Partie 1 Cas de recherche-action, enjeux et accompagnement
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de massification de l’enseignement supérieur conjugué à des réformes des systèmes éducatifs à différents niveaux, l’innovation pédagogique représente un enjeu important. Ce mouvement s’inscrit dans la lignée de courants scientifiques, tels que le Scholarship of Teaching and Learning. Il s’insère aussi dans des courants politiques soutenant la nécessité de promouvoir de nouvelles méthodes d’enseignement en réponse à l’hétérogénéité croissante des cohortes d’apprenants. Une première condition à l’innovation en éducation consiste à ce que la nouveauté soit relative et contextualisée. Ce changement doit aussi être volontaire, intentionnel et délibéré, inscrit dans un processus de développement du désir de transformer la formation. En ce sens, la motivation de l’enseignant qui innove est fondamentale. Au départ, elle est une volonté de faire mieux par toutes sortes de moyens, qu’ils soient ou non sollicités dans le contexte académique. Des enjeux fondamentaux de l’innovation pédagogique peuvent être identifiés. Ils se composent des conditions en sa faveur, des zones de tensions qu’elle peut amener et de la pérennisation. L’alignement avec les points de vue des étudiants invite à considérer plusieurs indicateurs d’impact de leurs pratiques. Qu’ils proviennent du champ scolaire ou des sciences de l’éducation, il est pertinent d’être en capacité d’en prendre une mesure. En enseignement supérieur, de nombreuses institutions se sont saisies de la question du soutien et de l’accompagnement de l’innovation pédagogique. Généralement, les initiatives se focalisent sur le support adressé aux enseignants. Un projet collaboratif franco-québécois centré sur l’innovation pédagogique a été initié en 2019 sous la forme d’une Chaire de recherche-action dont les chercheurs accompagnent idéalement les enseignants volontaires jusqu’à la publication de leurs innovations pédagogiques. Ce symposium met l’accent sur une coécriture multiréférentielle et pluridisciplinaire. Il s’articule en deux parties. La première partie se focalise sur des innovations pédagogiques plus spécifiques (davantage focalisées sur les praticiens) tandis que la deuxième partie s’oriente vers quelques pistes de généralisation et d’ouverture (davantage focalisées sur les chercheurs) qui seront discutées avec les participants.
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 | 0.012 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".