Normes et besoins au regard de la formation professionnalisante à la gestion de classe au primaire
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, des recherches sur la gestion de classe mettent en évidence que les personnes enseignantes peuvent vivre de la détresse associée à la complexité de cette compétence (Bergeron et al., 202 ; Tardif et al., 2021). La préparation à la gestion du groupe-classe est pointée pour l’expliquer (Cadière et Chaliès, 2018). La formation à l’enseignement s’articule autour de normes favorisant le développement de compétences (Wittorski et Roquet, 2013), dont celle à gérer la classe. La formation peut répondre aux besoins du futur personnel enseignant. Quels sont ces besoins ? L’objectif de cette recherche qualitative : les identifier et les coanalyser pour en dégager des normes souhaitées. Les données ont été collectées à l’aide d’un questionnaire auprès de personnes étudiantes et diplômées, ainsi que d’un entretien semi-dirigé de groupe, avant de faire l’objet d’une analyse de contenu. La formation pourrait privilégier des contenus tenant compte de l’hétérogénéité des élèves, déployer des formules pédagogiques variées permettant de soutenir l’articulation théorie-pratique et préconiser des modalités d’évaluation visant la coconstruction, l’utilité et la contextualisation.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".