Des étudiants ayant un trouble d’apprentissage associé à un trouble déficitaire de l’attention : possèdent-ils le bagage de stratégies pour réussir à l’université ?
Notice bibliographique
Résumé
En contexte universitaire, les étudiants en situation de handicap, dont ceux qui présentent un trouble d’apprentissage (TA) et un trouble déficitaire de l’attention (TDA/H), sont de plus en plus nombreux et constituent la plus grande proportion des étudiants ayant des besoins particuliers (AQICESH, 2014; CREPUQ, 2012). Or, leur présence pose de nombreux défis au sein des établissements pour tous les acteurs concernés, en plus de susciter des questionnements relativement à la faisabilité de leur projet d’études. Les étudiants qui ont un trouble d’apprentissage associé à un trouble déficitaire de l’attention possèdent-ils l’éventail de stratégies d’apprentissage nécessaire pour réussir leurs études universitaires? Cette étude de cas multiples vise l’exploration du profil de stratégies d’apprentissage de ces étudiants à leur première année universitaire en vue de définir la connaissance qu’ont ces derniers des stratégies, de même que l’utilisation qu’ils en font. Elle favorise en outre une meilleure compréhension des difficultés rencontrées dans leur parcours par les étudiants en situation de handicap. En plus de poser un regard sur les étudiants, la recherche contribue par ses résultats à démontrer la place de ces derniers à l’université.
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 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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».