Pédagotrucs vol.2, n°10
Bibliographic record
Abstract
C‛est pour toujours que l‛on n‛est « pas encore » Hadji, 1992 & & < AUTOÉVALUATION DE SON ENSEIGNEMENT Maîtriser son enseignement pour mieux contrôler les apprentissages Avant une tâche, l‛enseignante ou l‛enseignant peut-il savoir s‛il a bien circonscrit et planifié la tâche ou le problème qu‛il donne à résoudre?Pendant la réalisation d‛une tâche ou d‛un apprentissage, comment peut-il savoir si les élèves possèdent les notions importantes et nécessaires à la réalisation de cette tâche?Enfin, après une tâche ou un apprentissage, l‛enseignant sait-il vraiment si les élèves ont atteint les buts d‛apprentissage?L‛utilisation de stratégies métacognitives permet à l‛enseignant de trouver des réponses à ces questions.Bonne lecture!La métacognition est un processus d‛autoanalyse critique et d‛autorégulation en perpétuel ajustement.Pour y arriver, l‛enseignant doit être capable de comprendre (autoanalyse critique) comment il enseigne et être aussi capable d‛intervenir (autorégulation) pour bien gérer son enseigneme nt.C‛est pourquoi nous vous proposons de structurer votre démarche d‛autoévaluation autour de ces deux axes.Le premier axe, « l‛autoanalyse critique » de son mode d‛enseignement, demande à l‛enseignant de : ' connaître les apprentissages et les tâ ches qu‛il veut faire réaliser; ' identifier clairement les moyens (types de présentation, consignes, etc.) qu‛il doit mettre en œ uvre pour que ces apprentissages et ces tâches soient réalisés; ' « s‛objectiver » comme enseignant, « s‛observer » lorsqu‛il enseigne et identifier les conditions dans lesquelles il enseigne;
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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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.462 | 0.201 |
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".