Transformer les pratiques en éducation : Quelles recherches pour quels apports ?
Bibliographic record
Abstract
Nos systèmes éducatifs font face à des défis inédits et à des réformes qui se succèdent. La transformation des pratiques éducatives constitue un enjeu central pour relever ces défis et les recherches en éducation sont souvent convoquées ou mobilisées dans cette perspective. Mais que peuvent vraiment apporter les recherches en éducation ? À quelles conditions les politiques éducatives peuvent-elles favoriser l’usage des connaissances issues de la recherche par les professionnels ? Les partenariats recherche-pratique peuvent-ils contribuer à rapprocher les connaissances issues de la recherche des professionnels ? Quelles sont les tensions liées à l’évaluation de communautés d’apprentissage en réseau composées à la fois de praticiens et de chercheurs ? Comment concevoir un dispositif de formation favorisant la transformation des pratiques des enseignants ? Quels sont les facteurs susceptibles d’influencer la diffusion d’un programme de formation dans les milieux éducatifs ? Le rôle des recherches en éducation est-il d’identifier des pratiques efficaces ou d’améliorer les connaissances ? Pourquoi l’évaluation de la mise en œuvre d’un projet est-elle cruciale si on veut comprendre son impact ? Quel est l’effet du contexte dans l’efficacité d’une intervention en milieu scolaire ? Quelle place accorder à l’éthique professionnelle dans la formation des enseignants ? Autant de questions auxquelles les auteurs de cet ouvrage – français, québécois, suisses et belges – tentent d’apporter leur éclairage. Étudiants, chercheurs, formateurs, conseillers pédagogiques, chefs d’établissement et gestionnaires trouveront dans cet ouvrage des clés pour comprendre les apports potentiels de la recherche vis-à-vis des pratiques éducatives et des résultats récents concernant des leviers et des freins dans la transformation de ces pratiques.
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 | 0.060 | 0.093 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.041 |
| Scholarly communication | 0.033 | 0.067 |
| Open science | 0.004 | 0.014 |
| Research integrity | 0.007 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.005 |
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".