Les croyances épistémologiques et pédagogiques des enseignant·es du secondaire : quelle cohérence avec leurs postures d’accompagnateur·rices de stagiaires ?
Bibliographic record
Abstract
Notre article cherche à mettre en lumière et à comprendre les croyances épistémologiques et pédagogiques des enseignants et des enseignantes du secondaire supérieur issus de formations disciplinaires différentes: éducation physique, français, sciences humaines, mathématiques, langues germaniques et sciences naturelles. Pour cerner ces croyances, nous nous sommes intéressés à leur origine à travers les expériences de socialisation primaire et secondaire des enseignant·es interrogé·es. Ensuite, dans une perspective de développement professionnel, nous avons cherché à mettre en lien les croyances des enseignant·es, devenu·es maîtres de stage, avec leurs pratiques déclarées d’accompagnement de stagiaires, à travers leurs choix de postures. L’objectif de notre recherche exploratoire est donc, dans un premier temps, de contribuer au développement des connaissances au regard des articulations entre les croyances épistémologiques et pédagogiques d’enseignant·es, en cours de carrière, d’ancrages disciplinaires variés. Dans un second temps, il vise à identifier leurs pratiques déclarées d’accompagnement, en tant que maitres de stage, pour in fine proposer une formation qui corresponde à leurs besoins.
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 | 0.014 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".