Le sentiment d’efficacité personnelle d’enseignants et d’enseignantes du secondaire en formation et en exercice à l’égard de leur gestion de classe dans le cadre de la pédagogie à valeur entrepreneuriale
Bibliographic record
Abstract
Des recherches dans le domaine de l’éducation démontrent qu’un fort pourcentage d’enseignants et d’enseignantes du secondaire abandonnent la profession après seulement quelques années d’exercice. Parmi les principaux facteurs explicatifs de ce malheureux constat figure la gestion de classe qui semble aussi être une difficulté de maintien en emploi pour les enseignants et enseignantes d’expérience. D’autres études indiquent que l’utilisation de différentes pédagogies comme la pédagogie à valeur entrepreneuriale peut contribuer à solutionner ce problème en permettant aux élèves de s’engager et de se motiver davantage par rapport à leurs apprentissages, diminuant du même coup les comportements indésirables. Ce mémoire a donc pour objectif de vérifier les retombées de la pédagogie à valeur entrepreneuriale sur les habiletés de gestion de classe d’enseignants et d’enseignantes du secondaire en formation et en exercice, et plus particulièrement en ce qui concerne leur sentiment d’efficacité personnelle. Pour ce faire, le Questionnaire sur le sentiment d’efficacité personnelle des enseignantes et enseignants en formation et en exercice a été administré à des enseignants et enseignantes en exercice et en formation (stagiaires) de la région de Sherbrooke et de la Mauricie lors de leur participation à une formation sur la pédagogie à valeur entrepreneuriale, incluant la réalisation d’un projet entrepreneurial auprès de leurs élèves. Dans l’ensemble, les résultats révèlent une augmentation significative sur tous les énoncés du questionnaire représentant la dimension Gestion de classe, et ce, entre les deux temps de mesure ainsi que pour les enseignants et enseignantes en formation et en exercice. Par conséquent, il est plausible de croire que l’utilisation de la pédagogie à valeur entrepreneuriale semble faciliter la gestion de classe des enseignants et enseignantes en formation et en exercice, tout en contribuant à l’augmentation de leur sentiment d’efficacité personnelle.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".