Stratégies pédagogiques actives et motivation : perceptions d’étudiantes et d’étudiants en Techniques de bureautique
Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs années, les enseignantes de Techniques de bureautique du Cégep de Sept-Îles constatent une baisse des taux de réussite, de persévérance et de diplomation. Les répercussions sont importantes pour l’étudiante ou pour l’étudiant, pour le programme, pour l’établissement scolaire ainsi que pour le marché du travail régional. La littérature identifie un lien entre la motivation, la persévérance et l’apprentissage. En effet, les activités pédagogiques utilisées par les enseignants peuvent influencer la motivation des étudiants. Toutefois, même si la majorité des écrits soutiennent que les stratégies pédagogiques actives y contribuent, elles pourraient exercer une influence négative sur la motivation de plusieurs d’entre eux et ne favoriseraient pas automatiquement leur apprentissage. La présente recherche vise donc à comprendre l’incidence de stratégies pédagogiques actives sur la motivation d’étudiantes et d’étudiants de Techniques de bureautique inscrits au Cégep de Sept-Îles. Pour ce faire, deux objectifs spécifiques ont été définis, soit (1) explorer les stratégies pédagogiques actives suivantes en Techniques de bureautique : la classe inversée, l’apprentissage par problème, les cartes conceptuelles et le portfolio numérique des apprentissages et (2) étudier les perceptions d’étudiantes et d’étudiants inscrits en Techniques de bureautique au Cégep de Sept-Îles quant à leur motivation à s’engager dans les activités pédagogiques actives. Ces objectifs ont orienté la recherche dans une démarche qualitative/interprétative (Savoie-Zajc, 2018). De ce fait, les impressions de la chercheuse ont été notées dans un journal de bord à la suite de chacune des activités réalisées en lien avec les stratégies pédagogiques explorées. De plus, l’expérience de onze étudiantes et étudiants qui ont accepté de participer à la recherche a été étudiée à partir de questionnaires anonymes ouverts et d’entrevues semi-dirigées dont les questions étaient en lien avec les thèmes de la motivation selon le modèle de Viau (2009). Une analyse de contenu a été effectuée à partir des données recueillies. Cette dernière a permis de connaître l’appréciation et les préférences de chacun des participants et d’en comprendre les motifs. Finalement, cette recherche a démontré la nécessité de proposer des activités pédagogiques diversifiées pour favoriser la motivation d'un plus grand nombre d’étudiantes et d’étudiants.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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".