Analyse d'une pratique enseignante dans une démarche SoTL
Bibliographic record
Abstract
Carte conceptuelle initialement réalisée dans le cadre du chapitre Analyser sa pratique enseignante par Constance Denis et Sonia Proust-Androwkha à paraitre en juin 2025 au colloque de l’AQPC. Les questions sont proposées aux personnes qui souhaitent entamer une démarche d’analyse Scholarship of Teaching and Learning (SoTL). Les autrices proposent alors des questions visant une compréhension approfondie de la problématique ou des besoins, et ce, incluant les attentes, les objectifs ou les défis spécifiques au contexte. Les questions portent spécifiquement sur le cœur du projet, le projet, l’activité pédagogique ou le programme, les personnes étudiantes, les personnes enseignantes, les autres parties prenantes, les ressources ainsi que le contexte élargi. Effectivement, cette analyse implique d'étudier les caractéristiques et attentes de tous les acteurs : personnes étudiantes et enseignantes. Pour les personnes étudiantes, il s'agit de dresser un profil détaillé incluant leur parcours, motivations, origines et besoins d'apprentissage. Pour les personnes enseignantes, cela implique d’examiner leur profil technologique, pédagogique, leurs valeurs professionnelles et leur expérience. L'analyse s'étend aux autres parties prenantes, à l'activité pédagogique et à ses objectifs, en vérifiant la cohérence entre méthodes et finalités éducatives. Elle prend également en compte le contexte institutionnel, les cultures organisationnelles, les politiques internes et les orientations stratégiques. L'objectif final est de cartographier l'écosystème éducatif dans sa globalité, en identifiant ses ressources et ses dynamiques. Les autrices se sont inspirées du chapitre de Bélisle, Lison et Bédard (2016) ainsi que la recherche poursuivie à l’incubateur d’innovations pédagogiques (i2P) de l’Université de Sherbrooke. Ce travail a été réalisé dans le cadre de la rédaction du chapitre Analyser sa pratique enseignante par Constance Denis et Sonia Proust-Androwkha, à paraitre en juin 2025 au colloque de l’AQPC. Version HTML en ligne : https://www.canva.com/design/DAGdfjjncwo/8CgZTMs3kYaffU5Fyw0vIQ/view?utm_content=DAGdfjjncwo&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=publishsharelink&mode=preview
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 | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".