Acquis d’une formation transversale à l’éthique professionnelle chez des finissantes et finissants d’un baccalauréat en éducation préscolaire et enseignement primaire au Québec
Bibliographic record
Abstract
La nature et la complexité du travail enseignant requièrent diverses compétences professionnelles, dont la compétence éthique. La formation initiale à l’éthique professionnelle se donne dans des cours spécifiques et/ou de façon transversale. Pour connaître les acquis de formation qui permettent d’assumer l’éthique professionnelle au terme d’un baccalauréat en enseignement au Québec lorsque la formation éthique est faite de façon transversale, huit entrevues semi-dirigées ont été menées auprès de personnes finissantes d’un baccalauréat en éducation préscolaire et enseignement primaire dans une université en région. Les résultats de l’analyse qualitative montrent que l’éthique des finissantes et finissants est centrée sur l’acte d’enseigner et que c’est grâce aux situations de pédagogie active et d’expérience concrète en formation en classes universitaires et en contexte authentique de pratique qu’elle se développe. Les limites de la formation transversale à l’éthique professionnelle sont constatées et l’importance de cours spécifiques et d’un modèle de développement graduel est relevée.
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 | 0.007 | 0.008 |
| 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 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".