Le mouvement du Scholarship of Teaching and Learning : y a-t-il un chercheur dans la classe?
Bibliographic record
Abstract
Cet article attire notre attention sur un courant de recherche connu sous le nom de Scholarship of Teaching and Learning (SoTL). Après avoir présenté une brève définition de ce mouvement aux contours flous, l'auteure en retrace l'origine, donne un aperçu de son expansion et explicite ses principes de base. Selon elle, le désir de mettre les découvertes en matière d’enseignement au service de la communauté peut amener un enseignant-chercheur à adopter une perspective apparentée au SoTL. Ainsi, celui qui innove dans sa classe et qui développe de nouvelles pratiques pédagogiques contribue à l’avancement des connaissances, mais le fait de partager son savoir-faire en matière d’enseignement (et non seulement ses connaissances spécialisées) en dehors de la classe lui permet de multiplier d’autant l’utilité et les retombées positives de son expertise, dans la mesure où le professeur-chercheur documente de façon rigoureuse les effets de ses pratiques pédagogiques, ce qui est le propre du SoTL. L'auteure fait le point sur la percée de ce mouvement au regard de la recherche dans les collèges québécois, notamment en faisant un parallèle avec le contexte universitaire et en soulignant que si le milieu collégial québécois est propice à la réflexion et à la recherche sur les pratiques pédagogiques propres à l’enseignement supérieur, les ressources nécessaires au développement d’une perspective SoTL y font en partie défaut.
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 | 0.010 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".