Modalités de formation-accompagnement et conditions favorables à la transformation des pratiques du personnel scolaire en matière d’établissement de plans d’intervention
Bibliographic record
Abstract
Modalités de formation-accompagnement et conditions favorables à la transformation des pratiques du personnel scolaire en matière d'établissement de plans d'interventionFormation et profession 32(2) 2024 • ésumé L' engagement et la participation du personnel des établissements scolaires québécois dans une démarche de développement professionnel peuvent être influencés par plusieurs facteurs.Mettant à profit la voix des principaux concernés, cet article vise à documenter les perceptions du personnel scolaire concernant les modalités de formationaccompagnement à privilégier et les conditions visant à faciliter l'appropriation et la mise en œuvre de l'approche « J'ai MON plan !», axée sur l'autodétermination de l' élève, dans les milieux scolaires.À l'aide d'un devis de recherche qualitatif, quinze entrevues de groupe ont été réalisées avec le personnel scolaire et les formateurs qui ont participé à l' expérimentation de cette approche dans leurs milieux scolaires respectifs.Les résultats permettent de formuler plusieurs recommandations relatives à la formation et à l'accompagnement du personnel scolaire.
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 | 0.008 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".