Formation continue et évolution des compétences professionnelles du directeur d'établissement : l'évaluation d'une approche et de ses effets
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche évaluative s'inscrit dans la perspective du développement des compétences du directeur d'établissement à partir d'une approche de formation continue. Elle a pour but de faire ressortir les améliorations que la formation continue peut apporter à la compétence professionnelle du directeur d'établissement en plus de dégager les conditions de formation favorables au développement de telles compétences. Dans ce cadre global, à partir de la prise en considération d'éléments contextuels liés à la remise en question de l'école, de l'évolution du rôle de directeur d'établissement, des connaissances sur la réussite éducative et de la complexité de la fonction, les objectifs de recherche visent à identifier les principales compétences issues des activités de formation, à apprécier la contribution de la formation au développement des compétences et enfin à dégager les conditions de formation favorables à l'amélioration de telles compétences. \n \nLes fondements théoriques abordent les principes fondamentaux à la base d'une gestion renouvelée, tels l'autonomie, la responsabilité et la cohérence. Vient ensuite une analyse du concept de formation continue et de ses caractéristiques, notamment l'interactivité du processus de formation et la résolution de problèmes concrets. Les autres concepts importants pour cette étude sont ceux relatifs à l'apprentissage vu dans une perspective socio-constructiviste et à la compétence. Celle-ci étant d'abord considérée dans un sens large et ensuite dans sa dynamique combinatoire et contextualisée à la pratique professionnelle. Ces fondements servent d'assises à l'élaboration de l'instrumentation méthodologique nécessaire à une telle étude, en l'occurrence un éventail d'outils méthodologiques de nature qualitative et un questionnaire. Les informations ainsi recueillies sont analysées, à partir du contenu manifeste, dans trois grands mouvements d'analyse traitant, dans l'ordre, les données préliminaires, les données à caractère interactif et les données transférables. \n \nC'est à partir de ces mouvements d'analyse que se dégage une première interprétation des données recueillies. Il en ressort, d'abord, un ensemble de compétences regroupées sous quatre catégories que sont les compétences d'ordre techniques, relationnelles, contextuelles et symboliques. Les propos des directeurs et des intervenants permettent de donner un sens et une portée à ces compétences émergentes de la formation continue. Viennent ensuite des précisions sur la contribution absolue et sur la contribution relative en pourcentage de la formation pour chacune des compétences ainsi que de leur importance relative dans la pratique des directeurs. Des données relatives aux conditions de formation favorables à l'amélioration des compétences s'ajoutent. Ces conditions touchent, à titre d'illustration, des aspects aussi variés que les contenus de formation, la qualité des intervenants, l'effet de groupe sur les apprentissages et les stratégies pédagogiques utilisées. Celles-ci sont présentées, selon le sens qui leur est propre, sous trois plans, soit : celui de l'efficacité, de l'efficience et de l'humain. L'importance relative de ces conditions de formation est également abordée. \n \nCes interprétations amènent une discussion sur les éléments constitutifs de la formation et sur l'opérationnalisation du développement des compétences. Enfin, une réflexion sur la transférabilité des concepts de vision d'apprentissage et de système de formation est proposée. \n
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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 | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.007 |
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".