Participer à une recherche-développement pour s’approprier son rôle de médiateur ou de médiatrice des apprentissages en classe de français
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte où la formation initiale en enseignement du français ne suffit pas à maitriser tous les savoirs didactiques requis par la profession, la participation à une recherche peut devenir une avenue intéressante de développement professionnel, tout en valorisant l’expérience du terrain. Notre étude a consisté à soumettre un dispositif didactique d’enseignement de l’écriture de justifications à six enseignantes de français du premier cycle du secondaire afin qu’elles le mettent en œuvre en classe et qu’elles puissent ensuite le commenter. La démarche méthodologique appelée « conception continuée dans l’usage » (Goigoux, 2017) vise le développement d’outils didactiques fondés sur les connaissances, mais aussi utiles, utilisables et acceptables du point de vue des personnes enseignantes. Notre projet a aussi permis aux participantes de s’approprier la démarche de médiation sociocognitive des apprentissages proposée par Barth (2013) pour l’enseignement de la justification. Les résultats issus d’une analyse secondaire croisant des synopsis avec des entretiens semi-dirigés montrent des indices de développement professionnel sur trois aspects : la vision capacitaire des élèves, le pilotage médiateur et la métacognition. Les résultats permettent également de dégager des besoins de formation auxquels un accompagnement des participantes dans le cadre à de telles recherches permettrait de répondre.
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 | 0.020 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".