La pratique du réseautage interclasses et ses apports sur les apprentissages des élèves et des personnes enseignantes de l’École en réseau en 2023-2024 : Rapport de recherche
Bibliographic record
Abstract
L'École en réseau (ÉER) est une initiative soutenue par le ministère de l’Éducation du Québec (MEQ), qui vise l’enrichissement des apprentissages des classes des petites écoles du préscolaire, du primaire et du secondaire par un travail interclasses et la rencontre avec des partenaires et experts extrascolaires. L’ÉER découle de projets de recherche participative menés par l’équipe de la professeure Thérèse Laferrière (Université Laval) à travers divers cycles itératifs (2004, 2006, 2008). L’ÉER promeut une pédagogie active des élèves par des apprentissages signifiants menés en coélaboration de connaissances autour d’activités proposées dans toutes les disciplines du programme scolaire. Des activités de développement professionnel (DP) sont aussi proposées pour les personnes enseignantes et tout autre intervenant scolaire. Bien que la mission de l’ÉER concerne les petites écoles québécoises, les personnes participant aux activités de l’ÉER sont issues de tous les milieux, les petites et grandes écoles de centres de services scolaires (CSS), de commissions scolaires (CS) ainsi que d’établissements privés. Au cours de l’année scolaire 2023-2024, l’ÉER a tenu 240 activités interclasses et 65 activités de développement professionnel2. La durée des activités varie de 30 minutes pour les activités ponctuelles interclasses et de DP, à plusieurs semaines pour les séquences d’activités et les communautés de pratique (CoP). Au cours des dernières années, l’École en réseau (ÉER) a mené des enquêtes qui ont révélé que la participation aux activités en réseau contribue au développement de la compétence numérique des élèves et du personnel scolaire (Nadeau-Tremblay et al., 2021; Nadeau-Tremblay et al., 2022). Afin de répondre aux besoins des milieux scolaires, l’ÉER souhaite obtenir plus de détails sur la pratique du réseautage interclasses et sur ses apports. Les objectifs de l’enquête étaient de : 1. Identifier l’apport des activités en réseau sur les apprentissages des élèves et du personnel scolaire. 2. Identifier l’apport des activités en réseau sur le développement des dimensions de la compétence numérique des élèves et du personnel scolaire. 3. Connaitre les pratiques des personnes enseignantes quant à la documentation du développement de la compétence numérique (la leur et celle des élèves) à travers la participation aux activités en réseau.
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 | 0.021 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".