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Record W6967480922 · doi:10.48782/e-jiref-9-1-5

Perceptions d’enseignants stagiaires québécois sur les pratiques d’accompagnement de leurs personnes enseignantes associées : élaboration et validation d’un questionnaire

2023· peer-review· fr· W6967480922 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueAssociation pour le Développement des Méthodologies d’Évaluation en Éducation - Europe · 2023
Typepeer-review
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsContinuing educationSecondary educationContext (archaeology)Primary care

Abstract

fetched live from OpenAlex

Afin de mieux connaître les pratiques en matière d’accompagnement des stagiaires et de s’en servir comme levier vers un accompagnement amélioré, une enquête a été réalisée. Le but de celle-ci était, dans un premier temps, d’identifier les pratiques d’accompagnement souhaitées par les enseignants stagiaires québécois de la part de leurs personnes enseignantes associées (PEA) puis, dans un second temps, de recueillir leurs perceptions sur les pratiques réellement mises en œuvre par ces dernières. Cet article décrit et explicite les démarches d’élaboration, de validation et de vérification exploratoire et quasi confirmatoire des qualités psychométriques d’un questionnaire sur les pratiques d’accompagnement des PEA en contexte de stage en éducation physique et à la santé (ÉPS). Cet outil a été élaboré à partir du questionnaire de Brulé (1983) et en collaboration avec des chercheurs et des formateurs spécialistes de l’accompagnement en éducation. L’analyse des résultats obtenus par la passation de 232 questionnaires auprès d’enseignants stagiaires québécois finissants, inscrits au baccalauréat à l’enseignement en ÉPS dans quatre programmes universitaires du Québec, a mené à un outil cohérent et robuste composé de 19 énoncés. Ces derniers sont répartis sur trois facteurs expliquant 62,08 % de la variance. Le principal constat est que chaque facteur ne représente plus un profil d’accompagnement singulier (directif, intermédiaire ou non directif), mais bien une combinaison spécifique de différentes actions d’accompagnement préalablement identifiées par Brûlé (1983). Ce constat, ainsi que les forces et les limites de cette étude,sont discutés dans cet article.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.992
Threshold uncertainty score0.790

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.275
GPT teacher head0.394
Teacher spread0.119 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designObservational
DomainMethods
GenreEmpirical

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".

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Published2023
Admission routes2
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