Le groupe de codéveloppement professionnel : une approche qui permet la coconstruction de savoirs de gestion
Bibliographic record
Abstract
Deux projets d’animation de groupe de codéveloppement professionnel (GCP) accompagnés d’une démarche réflexive ont conduit au développement de savoirs professionnels en animation et à la coconstruction de savoirs de gestion chez les participantes et les participants. Les deux projets ont été menés avec une participation totale de 33 cadres membres de l’ACCQ et se sont déroulés entre novembre 2015 et juin 2016 et entre novembre 2017 et juin 2018. En soutien au développement professionnel des cadres de collèges du Québec membres de l’Association des cadres des collèges du Québec (ACCQ), les stratégies d’animation expérimentées aux étapes de bilan prévues dans la démarche de GCP ont conduit à une nouvelle façon de conclure les rencontres en GCP. Un premier projet a permis de dégager, par une analyse de contenu, des catégories et des indices de transformation repérables dans les apprentissages individuels évoqués par les participantes et les participants. Ces catégories ont été intégrées dans l’élaboration de cartes des apprentissages aux étapes de bilans collectives au deuxième projet. Ce dernier a confirmé la pertinence et l’efficacité d’une stratégie d’énonciation des savoirs de gestion coconstruits par les participantes et les participants, inspirée de la définition des savoirs professionnels retenue dans le cadre du programme de doctorat professionnel. La réalisation des deux projets a contribué au développement de savoirs professionnels d’animation et d’accompagnement. Quelques possibilités de transferts de ces savoirs sont examinées. Un regard réflexif sur l’ensemble des retombées du parcours doctoral quant au développement professionnel de la doctorante complète cet essai.
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 | 0.011 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".