Réflexions autour du concept de coenseignement en contexte inclusif
Notice bibliographique
Résumé
Bien qu’il soit relatif à un contexte particulier en transition, le thème de cet article s’insère dans une réflexion plus globale et rejoint la préoccupation suscitée par l’intégration et l’inclusion scolaires. En effet, par le rapatriement des élèves et des enseignants issus de l’enseignement spécialisé dans l’école ordinaire, le concept de coenseignement a été fortement mis en exergue ces dernières années. Le but de cet article est donc de mettre en perspective l’efficacité et les conditions-cadres du coenseignement et de relever en parallèle des perspectives de recherche nécessaires afin de soutenir ou de réfuter les injonctions actuelles de mise en oeuvre du coenseignement en contexte inclusif. À cette fin, nous nous attacherons tout d’abord à situer la problématique dans le contexte suisse, puis nous définirons des concepts clés liés au coenseignement selon l’intensité des modes de partage du travail enseignant. Ensuite, nous présenterons les résultats d’un ensemble de recherches pertinentes sur l’efficacité du coenseignement quant aux résultats scolaires et de comportement des élèves, ainsi que sur les bénéfices perçus par les enseignants et les élèves. Nous dégagerons enfin les conditions-cadres recommandées par différents auteurs pour la mise en oeuvre du coenseignement dans les établissements scolaires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,030 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».