La communauté d’apprentissage professionnelle : une démarche favorisant la réussite éducative des élèves doués ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente les résultats d’une recherche visant à mieux comprendre l’apport des communautés d’apprentissage professionnelles (CAP) à l’égard des élèves doués. Les auteurs s’interrogent sur la capacité d’une CAP à identifier les élèves doués, à dépister leurs besoins et à mettre en place les mesures pour y répondre. La recherche, de type exploratoire et qualitatif, a permis de recueillir les représentations de six enseignants d’un district scolaire francophone du Nouveau-Brunswick, soit deux pour chacun des trois ordres d’enseignement. Leurs représentations ont été validées auprès d’un groupe composé d’enseignants ressources. Des entrevues semi-dirigées, une entrevue de groupe et une analyse documentaire ont servi de méthodes et de techniques de recherche. La collecte de données s’est déroulée durant l’année scolaire 2011-2012. Les résultats montrent que les CAP implantées au Nouveau-Brunswick constituent une approche efficiente et efficace pour identifier les élèves à risque, dépister leurs besoins et y répondre. Bien que ces CAP n’aient pas pour mission de prioriser le phénomène de la douance, les stratégies élaborées en CAP ont des retombées positives sur tous les élèves, y compris les élèves doués. La démarche en CAP pourrait néanmoins être revue afin de mieux répondre aux besoins de ces derniers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».