Évolution du sentiment d’auto-efficacité des enseignants pendant la pandémie : L’effet des formations à l’usage des TIC suivies par les enseignants du primaire au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire explore l'impact des formations à l'usage des technologies de l'information et de la communication (TIC) sur le sentiment d'auto-efficacité des enseignants du primaire au Québec durant la pandémie de COVID-19. La pandémie a accéléré l'intégration des TIC dans l'enseignement, souvent à distance, forçant les enseignants à s'adapter rapidement à ces nouvelles exigences. Le sentiment d'auto-efficacité, défini comme la confiance en ses capacités à accomplir une tâche, a joué un rôle crucial dans cette transition. Ce travail adopte une méthodologie qualitative basée sur des entretiens semi-dirigés avec douze enseignants pour analyser comment leur sentiment d'auto-efficacité a évolué avant, pendant et après la pandémie, tout en prenant en compte les formations à l’usage des TIC suivies. Les résultats montrent que ces formations ont, dans la plupart des cas, renforcé la confiance des enseignants dans l'usage des technologies, bien que l'impact varie selon le soutien professionnel et la qualité des formations reçues. Trois profils principaux d'évolution ont été identifiés : des enseignants dont le sentiment d'auto-efficacité a été consolidé, augmenté, ou nuancé. Le mémoire conclut que les formations TIC et le soutien de l’environnement professionnel sont essentiels pour renforcer leur sentiment d’auto-efficacité des enseignants du primaire du Québec à utiliser les technologies.
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 | 0.003 | 0.009 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".