Étudier au cégep : les parcours scolaires dans l’enseignement technique
Bibliographic record
Abstract
La production et la reproduction de la main-d’œuvre en science et en technologie tiennent pour une bonne part au développement économique et aux stratégies productives et de gestion de main-d’œuvre des acteurs économiques et des entreprises. Une autre part est plutôt le fait de l’action éducative qui produit cette main-d’œuvre. La présente note de recherche explore cette action dans un segment particulier du système éducatif, la formation technique qui se déroule dans les collèges d’enseignement général et professionnel (cégeps) québécois. Cette action est examinée par le biais d’une perspective particulière, celui des parcours d’étudiants. Cette perspective permet de traiter de l’accès et de la poursuite des études dans une perspective globale. L’analyse en termes de parcours permet aussi de mettre en perspective l’expérience éducative ou scolaire en cours avec les héritages et les acquis ainsi que les projets que les étudiants peuvent formuler et reformuler.Pour réaliser cette analyse, nous avons opté pour une approche méthodologique de type qualitatif et longitudinal. Nous avons eu recours à l’entretien semi-directif, réalisé auprès d’étudiants de trois programmes de l’enseignement technique (électronique, informatique et technique de laboratoire), cette technique offre la possibilité aux personnes interrogées de décrire leur expérience et d’expliquer le sens que cette expérience prend à leurs yeux. Nous avons aussi pu suivre les étudiants tout au long de leur présence dans le programme de formation. Des informations sur la prise de décision en matière d’orientation jusqu’au moment de leur départ du programme ont ainsi été recueillies. Nous avons dégagé 13 parcours différents, certains étant plutôt des parcours de persévérance, d’autres conduisant vers d’autres programmes ou l’abandon des études. Chaque parcours décrit une manière de vivre l’expérience scolaire au collégial. La recherche permet de souligner le caractère pluriel de l’expérience étudiante au collégial est plurielle.Cette pluralité ne s’inscrit pas dans la distinction, souvent évoquée, entre les étudiants des programmes préuniversitaires et ceux inscrits aux programmes techniques. Elle est aussi fortement présente au sein de l’enseignement technique. Elle est aussi manifeste par les changements qui interviennent au cours de l’expérience scolaire. L’analyse longitudinale a effectivement permis de mettre en évidence les changements qui interviennent tout au cours de l’expérience scolaire.
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 | 0.026 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".