Mobiliser les sources du sentiment d’efficacité professionnelle en mathématiques à l’éducation préscolaire : un projet collaboratif
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats d’une recherche qualitative menée auprès de cinq personnes enseignantes à l’éducation préscolaire participant à un projet collaboratif portant sur l’enseignement des mathématiques. L’étude vise à comprendre comment les quatre sources du sentiment d’efficacité professionnelle (SEP), telles que définies par Bandura (1997); les expériences actives de maitrise, les expériences vicariantes, la persuasion verbale et les états physiologiques ou émotionnels se manifestent au fil d’un dispositif de formation continue co-construit entre personnes chercheuses et personnes praticiennes. Trois entretiens de groupe ont été réalisés à différentes étapes du projet (début, mi-parcours et fin), puis analysés à l’aide d’une grille thématique déductive. Les résultats montrent que ces sources du SEP sont activées de manière complémentaire et synergique dans un cadre collaboratif sécurisant. Les personnes enseignantes rapportent une transformation progressive de leur rapport aux mathématiques, marquée par une confiance accrue, une plus grande sensibilité aux opportunités pédagogiques et une posture réflexive renforcée. Le projet a contribué à diminuer le stress initial, à valoriser les pratiques professionnelles et à consolider la capacité d’adaptation des participantes. L’étude met en lumière la pertinence de dispositifs de formation continue ancrés dans l’action, la collaboration et la reconnaissance mutuelle.
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 | 0.008 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".