La mobilité internationale, c'est aussi pour les enseignants!
Bibliographic record
Abstract
Cet article met en lumière certains effets du Programme d’appui à la mobilité enseignante qui offre aux professeurs de cégep des bourses pour la réalisation d’un séjour à l’étranger, que soit pour enseigner, donner des conférences, effectuer des activités de perfectionnement, s'approprier des outils ou des modèles novateurs ou faire de la recherche. Tout en enrichissant leurs connaissances, les enseignants qui ont pu profiter d’une expérience de mobilité ont mis en valeur l’expertise du réseau collégial québécois et ont contribué à l’internationalisation de l’éducation québécoise. À leur retour, ces enseignants peuvent aussi intégrer des éléments d’internationalisation dans leur enseignement, tout en améliorant leurs pratiques pédagogiques. Sous cet angle, leurs étudiants prennent connaissance de nouveaux points de vue ou de réalités différentes et peuvent, à leur tour, s’intéresser à ce qui se passe à l’extérieur du pays. Au-delà de la rencontre de l’Autre et de sa culture, la mobilité enseignante favorise le perfectionnement professionnel, l'appropriation de nouvelles techniques d'enseignement, le renouvellement des connaissances scientifiques, une compréhension plus approfondie de la pratique enseignante et fait en sorte que la pratique des enseignants au collégial tienne compte des courants internationaux et réponde aux défis de notre époque en matière de diversité culturelle et de mondialisation.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.008 |
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".