Didactique, gestion de la classe et liens entre les deux : importance accordée par les étudiantes québécoises et françaises en formation initiale
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats d’une recherche visant à explorer l’importance qu’accordent les étudiantes en formation en enseignement, au Québec et en France, quant à la mise en relation de la didactique et de la gestion de la classe. L’hypothèse de cette recherche est que les futures enseignantes ont de la difficulté à faire des liens entre ces deux dimensions parce qu’elles sont abordées séparément dans la formation. Les résultats présentés portent sur les données issues d’un questionnaire sur les liens entre la didactique et la gestion de la classe, développé dans le cadre de cette recherche et distribué auprès de 313 étudiantes. Cette première analyse descriptive permet de constater que les étudiantes semblent établir peu de liens entre la didactique et la gestion de la classe, particulièrement concernant les étapes de planification et d’évaluation. Ces constats soulèvent plusieurs questionnements sur la conception qu’elles ont de l’acte d’enseigner et sur le rôle de la formation en enseignement.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".