L’accompagnement de stagiaires en enseignement professionnel : identifier les savoirs professionnels pour développer des dispositifs de formation adaptés aux enseignants associés
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, le Cadre de référence pour la formation des enseignants associés et des superviseurs de stage (Portelance et al., 2008) guide l’élaboration de dispositifs de formations destinées aux enseignants associés (EA). Toutefois, il est peu adapté au contexte de la formation professionnelle du fait que la posture d’accompagnement de ses EA s’apparente davantage à celle du mentor qu’à celle du formateur comme on l’entend de façon générale (Gagné et Gagnon, 2022). Afin d’assurer une application pertinente du Cadre de référence dans le contexte de l’enseignement professionnel, il est nécessaire de procéder à son actualisation en considérant la réalité singulière de ses EA. Une étude de cas unique a donc été menée auprès de 15 EA et des entrevues semi-dirigées ont été réalisées. À la suite d’un processus d’analyse thématique, il a été possible d’identifier les principaux savoirs professionnels mobilisés par les EA durant l’accompagnement de stagiaires (Gagné, 2019). À la lumière de ces résultats et de leur mise en relation avec le Cadre de référence pour la formation des accompagnants, des recommandations sont formulées afin de maximiser la pertinence des dispositifs de formation offerts aux EA de l’enseignement professionnel.
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 | 0.010 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".